1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着计算机技术的快速发展和应用领域的不断拓展，手写汉字识别作为人机交互的重要手段之一，其研究意义日益凸显。
在众多识别方法中，基于统计分析的方法以其良好的鲁棒性和适应性，逐渐成为该领域的研究热点。
2. 本选题国内外研究状况综述
手写汉字识别一直是模式识别领域的研究热点和难点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在手写汉字识别领域开展了深入研究，并在特征提取、识别模型构建等方面取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以统计分析方法为基础，对手写汉字识别进行深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.数据预处理:为了提高识别模型的训练效率和识别精度，需要对原始手写汉字数据进行预处理，主要包括图像灰度化、二值化、去噪、归一化等操作。
2.特征选择与降维:手写汉字图像通常包含大量的特征信息，但并非所有特征都对识别结果有积极贡献。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法。
1.数据收集与预处理:收集大量的手写汉字样本，并对其进行预处理，如灰度化、二值化、去噪等，以便于后续的特征提取和识别。
2.特征提取与选择:对预处理后的手写汉字图像进行特征提取，并利用统计分析方法选择对识别结果影响较大的特征，以便降低特征维度，提高识别效率。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于将尝试提出一种新的基于统计分析的手写汉字识别方法，并探索不同的特征提取方法和识别模型，以期提高手写汉字识别的准确率和效率。
具体来说，本研究将在以下几个方面进行创新：
1.特征提取方面:探索新的基于统计分析的特征提取方法，例如，结合汉字结构特征和统计特征，以提高特征的discriminativepower。
2.识别模型构建:尝试使用新的分类器或对现有分类器进行改进，以构建更准确、更高效的手写汉字识别模型。
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. 刘建伟, 杨静, 刘丽. 基于深度学习的手写汉字识别研究进展[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(1): 1-9.
2. 张凯, 吴迪, 刘成林. 基于深度学习的手写汉字识别方法综述[J]. 电子学报, 2020, 48(12): 2563-2580.
3. 郭艳军, 王春玲, 王健. 基于深度卷积神经网络的手写汉字识别研究[J]. 计算机工程, 2019, 45(8): 205-211.
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