基于深度学习AlexNet模型的中文手写识别方法设计与实现.pdf
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
2.2CNN模型概述3
2.3PyQt5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
2.4.4PyTorch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7
3.2深度学习模型选择与设计9
3.2.1深度学习模型选择9
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14
3.4.1模型的评估14
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16
I
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参考资料18
II
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基于深度学习AlexNet模型的中文手写识别方法设
计
1引言
1.1项目背景
随着人工智能技术的发展，手写文字识别作为模式识别的一个重要分支，
其核心目标是将手写文字转化为机器可读的数字信息，广泛应用于票据识别、
文档自动处理等领域。然而，由于每个人的书写风格独特，手写体识别面临诸
多挑战，如书写的随意性、汉字结构的复杂性以及相似汉字之间的易混淆性。
近年来，深度学习技术的兴起为手写汉字识别带来了突破性进展。特别是卷积
神经网络（CNN）的应用，通过自动提取图像特征，显著提升了识别准确率。
此外，构建大规模且高质量的手写汉字数据集对于训练和优化识别模型至关重
要，它直接关系到模型的泛化能力和识别效果。
尽管如此，手写汉字识别领域仍存在不少待解决的问题，如文本行识别的
准确性、无约束手写文字的识别、超大类别汉字的识别等。这些问题的解决需
要综合应用多项技术，增加训练样本数量，并提升模型的学习能力。未来，随
着研究的深入和技术的进步，有望在这些领域取得更多突破，进一步推动手写
汉字识别技术的发展和应用。
1.2项目目标
基于深度学习的中文手写字识别旨在构建一个高效、准确的系统，能够将
用户的手写中文文字自动识别并转化为电子文本。此项目不仅关注于提高识别
率，还注重用户体验的便捷性和系统的稳定性，主要体现在以下几个方面。
提升识别准确性：通过深