1. 研究目的与意义（文献综述）

现如今，图像识别和检索技术早以与人们的日常生活密切相关，大至军国大事，小到每个家庭，无不存在图像识别的影子。图像处理技术最早出现于20世纪50年代，当时计算机已经发展到了一定的水平，人们最早是直接基于灰度图进行图像识别，但由于图像数据在获取和输送过程中可能出现的损坏，此方法存在可信度和精度不高的缺点，难于满足现在的科学技术研究的需要。故寻找更加科学的识别方法迫在眉睫。1962年，著名科学家Hu首先提出了用于区域形状识别的连续函数不变矩，不变矩特征由于其在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变，而且具有全局特性，已成为图像识别的主要方法之一。在此之后，许多科学家在Hu矩的基础上不断的优化这种图像识别技术，使其得到了长足的发展，如1979年根据正交多项式理论提出Zernike矩的M.R.Teague和在1994年提出正交傅里叶-梅林矩的Y.L.Sheng和L.X.Shen以及在2002年提出切比雪夫矩的平子良等人和2003年提出变形雅克比-傅里叶矩的阿木古楞等人，运用不变矩特征理论进行图像识别的技术一直在不断的优化和完善。我们知道，数字在我们的日常生活中无处不在，而且，随着计算机技术的普及，研究如何利用计算机来识别人们所写的数字有很重要的理论价值，并且，研究该领域的知识确实存在很高的使用价值。数字是全世界通用的，不存在类似于地域或者文化背景等因素的限制，而且数字一共就10个，类别少，研究起来比较容易，并且由于手写体识别方法一旦成功很容易被理解掌握，可以很容易的推广到其他研究领域。例如现如今极其热门的人脸识别问题，要知道，目前身份识别技术已经发展成了一个基本的社会问题，基于现在这样的现状，人脸识别因其自身的可靠、直接等特征，受到了非常大的关注，其发展的速度也非常快，所以研究数字识别技术具有很强的现实意义。虽然数字只有仅仅10个，而且笔画简单，但是不同的人写数字的习惯和方法不尽相同，导致人们看到的数字都没有统一的形状，而且数字之间并没有任何联系，所以无法联系上下文，这就需要数字识别技术需要比较强的精确度。

2. 研究的基本内容与方案

本文主要研究的便是不变矩在图像目标识别中的应用，并结合数字的拓扑结构进行的数字识别，以期得到一个更加精确、更加快捷的数字识别算法。首先我们知道Hu所提出的连续函数不变矩在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变，但是此不变特性的结论是在图像函数连续和积分区域无限的情况下推导出来的，而在离散状态下Hu矩的比例不变性是否仍然成立也是本次研究的重点研究内容。

基于局部结构特征的拓扑模式识别已经被证明是可行的，任何事物都应该存在恒定不变的拓扑关系，我们首先将二维的数字图像转换成一维的特征序列，也就是可以被电脑识别的拓扑关系。根据这一思路，可以构建一个数字识别的框架：构造空间拓扑关系，提取局部结构特征和对局部和整体进行建模。将统计矩方法和拓扑结构信息相结合，利用人工神经网络建模并设计算法，或者利用隐马尔可夫模型设计算法，又或者将两者结合起来建模并设计算法，最后得到一个比较好的基于统计矩及拓扑结构信息的数字识别算法

3. 研究计划与安排

1-3周：查阅文献，完成开题报告
4-6周：总体设计，完成论文各章节的大体内容
7-10周：设计算法，功能模块设计
11-13周：编码和测试
14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

1. 田一然.手写体数字识别技术的研究与实现[d].吉林大学,2015.

2. 梁大宽.基于融合hu矩和区域矩特征的多车牌定位.计算机工程与设计[a].太原理工大学，2016.

3. 蒲兴成.基于改进hu矩算法的kinect手势识别.计算机工程[a].重亲邮电大学，2016.

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