1. 研究目的与意义

1.1研究背景

随着网络技术的不断创新，各种便捷的网络技术不断发展，人类对网络技术的依赖逐渐增加，导致网络技术出现了网络信息安全问题的重要性。随着我国工业化进程的不断发展，应用越来越广泛。作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活中使用最广泛的人工智能技术之一。近年来，随着深度学习技术的发展，图像识别准确率显著提高，图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，其是以图像为基础，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的对象的技术。目前图像识别技术的应用十分广泛，在安全领域，有人脸识别，指纹识别等；在军事领域，有地形勘察，飞行物识别等；在交通领域，有交通标志识别、车牌号识别等。图像识别技术的研究是更高级的图像理解、机器人、无人驾驶等技术的重要基础。

2. 研究内容与预期目标

研究内容：

本课题主要对基于图像的数字检测与识别系统进行了深入的研究，研究的内容主要包括图像预处理、利用模板匹配进行字符识别、数据的输出

3. 研究方法与步骤

研究方法：

第1章 绪论对本文的研究背景等做了详细的阐述，分析了字符识别的国内外研究状况，并深入分析了发展以来的各种方法的优点和缺点，并提出了用模板匹配的方法来进行字符识别。

4. 参考文献

[1] 沈甲甲. 基于数字图像处理的燃气表读数识别算法[d].重庆大学,2017.

[2] 陈德强,潘峰,李伟.基于多尺度卷积核特征提取算法的手写数字识别研究[j].韶关学院学报,2019,40(09):32-36.

5. 工作计划

3.01--3.20，熟悉课题背景，查阅中英文资料，完成毕设开题。 3.21--4.30，开展课题内容，完成课题的主要实验工作和程序调试。 5.01--5.10，撰写毕设论文初稿并完成中英文翻译。 5.11--5.23，修改毕设论文，并完成论文查重。 5.24—5.29，制作ppt等材料，准备答辩。