1. 本选题研究的目的及意义
手写数字识别作为计算机视觉领域的一项重要任务，在票据识别、邮政自动化、手写文本数字化等方面具有广泛的应用价值。
近年来，深度学习技术的快速发展为手写数字识别提供了新的解决方案，并取得了显著的成果。
本选题旨在研究基于PyTorch深度学习框架的手写数字图像分类器的设计与实现，探索深度学习技术在手写数字识别领域的应用，并为相关领域的研究提供参考。
2. 本选题国内外研究状况综述
手写数字识别是一个经典的模式识别问题，长久以来受到研究者的广泛关注。
早期研究主要集中于传统的模式识别方法，如特征提取、模板匹配等。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的手写数字识别方法逐渐成为主流。
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MNIST手写数字数据集为研究对象，利用PyTorch深度学习框架，设计并实现一种基于卷积神经网络的手写数字图像分类器。
具体研究内容包括：
1.数据集分析与预处理:对MNIST数据集进行分析，了解其数据结构、样本数量等信息，并对原始数据进行预处理，如图像归一化、数据增强等，以提高模型的训练效率和泛化能力。
4. 研究的方法与步骤
本研究拟采用实验研究方法，结合理论分析与实践操作，对基于PyTorch的手写数字图像分类器进行设计与实现。
主要步骤如下：
1.准备阶段:-进行文献调研，深入了解手写数字识别的发展历程、现有技术以及PyTorch框架的特性和使用方法。
-收集和整理相关数据，选择合适的手写数字图像数据集，例如MNIST数据集。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于以下几个方面：
1.模型结构优化:-将在现有卷积神经网络模型的基础上，结合手写数字图像的特点，对模型结构进行优化，以提高模型的识别精度和效率。
-例如，探索更深层次的网络结构，引入注意力机制或残差连接等技术，以增强模型的特征提取能力。
2.数据增强策略:-研究针对手写数字图像特点的数据增强策略，例如弹性变形、随机旋转、添加噪声等，以扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。
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.陈 Healey, 苏杭. 基于深度学习的图像分类方法研究[J]. 计算机应用研究, 2020, 37(9): 2577-2584, 2590.
2.张婷, 孙力娟, 刘丽娟, 等. 基于深度学习的手写数字识别算法研究综述[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(11): 3201-3209.
3.郭雪峰, 李俊, 冯宇. 基于深度学习的图像分类研究进展与展望[J]. 软件学报, 2021, 32(2): 307-332.
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