1. 毕业设计（论文）的内容和要求

1.内容： 移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，但伴随图片成为互联网中的主要信息载体，难题随之出现。

当信息由文字记载时，我们可以通过关键词搜索轻易找到所需内容并进行任意编辑，而当信息是由图片记载时，我们却无法对图片中的内容进行检索，从而影响了我们从图片中找到关键内容的效率。

图片给我们带来了快捷的信息记录和分享方式，却降低了我们的信息检索效率。

2. 参考文献

参考文献： [1] 詹曙, 王俊, 杨福猛, et al. 基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别[J]. 电子学报, 2015, 43(3):523-528. [2] 钱自拓. 汉字图像识别研究[D]. 合肥工业大学, 2005. [3] 张永宏, 吴鑫. BP神经网络在图像字符识别中的改进和应用[J]. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2012(6):526-529. [4] 高鹏, 关新平, 欧阳虹. 数字字符图像的自动识别[J]. 燕山大学学报, 1996(4):326-329. [5] 张凯歌. 基于K-means和神经网络算法的图像文字提取与识别[D]. 云南大学, 2013. [6] 陈永波. 微博图像文字内容识别与感知[D]. 北京交通大学, 2014. [7] 姚聪. 自然图像中文字检测与识别研究[D]. 华中科技大学, 2014. [8] 王晓鹏.基于OpenCV的图像处理滤波算法研究[J].现代工业经济和信息化 2018年 第8卷 第6期 P61-62 2095-0748 [9] 李振江，Python在数字图像处理课程教学中的应用[J].求知导刊 2017年 第16期 P100-101 2095-624X [9] 郭瑞峰，袁超峰，杨柳，彭光宇.基于OpenCV的机器视觉尺寸测量研究.计算机工程与应用 2017年 第53卷 第9期 P253-257 1002-8331 [10] 杨楠，南琳，张丁一，库涛. 基于深度学习的图像描述研究[J].红外与激光工程,2018 第47卷 第2期 P18-25 1007-2276 [11] Howse，Joseph， Training detectors and recognizers in Python and OpenCV[J].2014年 IEEE会议论文 [12] Huang T S , Schreiber W F , Tretiak O J . Image processing[J]. Proc IEEE, 1971, 59(11):1586-1609. [13] Gonzalez R C , Woods R E . Digital Image Processing[J]. Prentice Hall International, 2008, 28(4):484 - 486. [14] Milan S , Roger B , Vaclav H . Image processing, analysis, and machine vision[M]. Chapman Hall Computing, 1993. [15] Smith S M , Brady J M . SUSAN#8212;A New Approach to Low Level Image Processing[J]. International Journal of Computer Vision, 1997, 23(1):45-78.

3. 毕业设计（论文）进程安排

2018.12.14-2019．2．3 下达毕业设计任务，明确课题目标和内容 2019.2.3-2.28 查阅相关资料，编写开题报告，完成开题报告 2019.3.1-4.15 程序代码编写，局部模块调试 2019.4.16-4.30 合并调试 2019.5.1-5.25 撰写论文，及其他相关资料 2019.5.26-2019.6.03 论文定稿、打印、装订、答辩