信函分拣关键技术-手写邮政编码识别方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务的蓬勃发展和快递行业的迅猛增长，邮件量逐年攀升，对邮件处理效率提出了更高的要求。

手写邮政编码识别作为信函自动分拣的关键环节，其效率和准确率直接影响着整个分拣系统的性能。

因此，对手写邮政编码识别方法进行深入研究，提高识别的准确率和效率，具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

手写数字识别作为光学字符识别(ocr)的一个重要分支，一直是模式识别领域的热点研究问题。

特别是随着深度学习技术的兴起，手写数字识别技术取得了突破性的进展。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究内容包括以下几个方面：1.手写数字识别技术概述：-研究常用的手写数字特征提取方法，如主成分分析(pca)、线性判别分析(lda)等。

-分析常用的手写数字识别模型，如支持向量机(svm)、卷积神经网络(cnn)等。

-介绍常用的手写数字数据集和评价指标。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并遵循以下步骤：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解手写数字识别和邮政编码识别领域的最新研究成果、技术现状和发展趋势，为本课题的研究奠定理论基础。

2.算法设计与实现阶段：根据手写邮政编码的特点，研究和改进现有的手写数字识别算法，或设计新的识别算法，并编程实现。

3.实验验证阶段：收集或制作手写邮政编码数据集，用于训练和测试识别算法。

5. 研究的创新点

本课题的创新点在于：1.针对手写邮政编码的特点，对现有的手写数字识别算法进行改进和优化，提高识别算法的针对性和鲁棒性。

2.将深度学习技术应用于手写邮政编码识别，探索卷积神经网络和循环神经网络在该领域的应用，并设计高效的网络结构。

3.构建完整的手写邮政编码识别系统，并对其性能进行测试和评估，验证所提方法的有效性，为实际应用提供参考。

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] 张俊,王科,张凯,等.基于深度学习的文字识别研究进展[j].计算机应用研究,2022,39(04):977-986.

[2] 陈硕,刘泓谷.基于深度学习的手写体数字识别算法研究[j].计算机工程与应用,2021,57(24):166-172.

[3] 刘云鹏.基于深度学习的手写数字识别算法研究[d].西安电子科技大学,2020.