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基于深度学习MobileNet模型的手写公式识别系统设计与实现.pdf

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湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2项目目标1

2相关技术与工具介绍2

2.1分类识别技术2

2.2MobileNet模型概述2

2.3Django框架介绍3

2.4开发环境与工具4

2.4.1Python简介4

2.4.2PyCharm简介5

2.4.3第三方库简介5

2.4.4Keras框架6

3方法设计与实现7

3.1数据集收集与预处理7

3.1.1数据集的获取7

3.1.2数据集预处理8

3.2深度学习模型选择与设计10

3.2.1深度学习模型选择10

3.2.2模型设计10

3.3模型的编译与训练12

3.4模型的评估与优化13

3.4.1模型的评估13

3.4.2模型的优化14

3.5前端设计与实现15

3.5.1系统前端设计15

3.5.2设计效果展示及分析16

4小结17

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

参考资料19

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习MobileNet模型的手写公式识别系统

设计

1引言

1.1项目背景

随着技术的发展,人们越来越倾向于使用自然和直观的方式与计算机交互。

手写公式识别可以作为多模态交互的一部分,提高用户体验。在教育中,学生

经常需要手写数学公式,手写公式识别技术可以帮助教师更高效地批改作业,

同时也可以用于开发辅助教学工具,帮助学生学习和理解数学概念。研究人员

在撰写论文或报告时,经常需要包含复杂的数学公式。手写公式识别可以减少

将手写内容转换为电子文档的工作量,提高工作效率。许多历史文档和书籍包

含手写公式,手写公式识别技术可以帮助将这些信息数字化,便于存储、检索

和进一步的分析。

手写公式识别是模式识别和机器学习领域的一个重要分支,其研究推动了

相关算法和模型的发展,对整个人工智能领域都有积极的推动作用。手写公式

识别还可以应用于文化遗产的保护,通过数字化手稿和文档,可以更好地保存

和研究人类的科学遗产。手写公式识别项目的开发和应用,不仅能够提高个人

和组织的工作效率,还能促进教育的现代化,为残障人士提供更好的学习工具,

以及推动人工智能技术的发展。

1.2项目目标

手写公式识别项目的目标和目的通常是为了解决特定的技术挑战和满足特

定的应用需求。手写公式识别系统的开发能够准确识别各种手写数学公式的算

法,包括不同的书写风格和复杂度。确保系统

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