针对截屏图像的英文字符识别算法研究与实现开题报告

1. 研究目的

本研究旨在针对截屏图像中英文字符识别的挑战，设计并实现一种高效、准确的算法。

截屏图像作为一种常见的图像来源，在信息提取、文档数字化等领域具有广泛的应用需求。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解截屏图像字符识别领域的研究现状、技术发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术支撑。

2.数据收集与处理:收集大量的截屏图像数据，并对其进行预处理，例如去噪、二值化、归一化等，以构建高质量的训练和测试数据集。

3.模型设计与训练:选择合适的深度学习模型，例如卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)等，并根据截屏图像的特点进行改进和优化，以提高模型的识别精度和效率。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对性设计:针对截屏图像的特点，设计专门的字符识别算法，以提高识别精度和效率。

2.深度学习与传统方法结合:将深度学习技术与传统图像处理方法相结合，充分利用各自的优势，以提高算法的鲁棒性和泛化能力。

3.数据集构建:构建专门针对截屏图像的英文字符识别数据集，为模型训练和评估提供数据基础。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]黄德根,王春雷,陈航,等. 基于深度学习的自然场景文本识别研究进展[j]. 小型微型计算机系统, 2020,41(01):20-26.

[2]王佳蕊,张良,王强,等. 基于深度学习的自然场景字符识别方法综述[j]. 计算机工程与应用, 2020,56(03):1-10.

[3]谢晓. 基于深度学习的自然场景文本识别算法研究[d]. 杭州:浙江大学, 2019.