1. 研究目的与意义
手写体数字识别是文字识别中的一个研究课题，是多年来的研究热点，也是图像处理和模式识别领域中最成功的应用之一。
手写数字识别实用性很强，在大规模数据统计（如例行年检，人口普查），财务，税务，邮件分拣等等应用领域中都有广阔的应用前景。
样本数据采样、样本预处理算法、特征提取算法、识别算法是手写数字识别系统主要研究的问题。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：1、课题要求学生深入学习机器学习基本理论和方法；2、通过所掌握的Python或Java等编程语言，并结合数学统计、软件工程等相关理论、技术，设计和实现基于SVM的手写数字识别算法；3、基于识别算法设计实现相应的手写数字识别系统；4、最后基于实际数据中对系统进行测试和验证。
预期目标：1、掌握机器学习的理论知识和基础，掌握kNN论及实现方法；2、学习和掌握Python、Java的相关工具和基本算法3、设计和实现基于kNN的手写数字识别算法；4、设计和实现面向实际应用的手写数字识别系统；5、在实际应用环境中上测试系统，得到结果并作分析；
3. 研究的方法与步骤
1、通过借阅《机器学习实战》的书，学习其理论知识并且掌握kNN的实现方法；2、通过网络视频以及文献资料掌握Python的基本算法，并且由小组讨论掌握JAVA调用Python的方法；3、使用Python来实现核函数、素材的调用，完成初级界面来实现kNN的手写数字识别；4、先进行需求分析，在进行界面设计，然后是概要设计，最后是详细设计，通过这些进一步来实现手写数字识别系统；5、在自己电脑上进行发布手写系统，并进行测试，小组同学之间相互测试，然后进一步完善缺点。
4. 参考文献
[1][土耳其]Ethem Alpaydin著，范明等译. 机器学习导论（原书第2版）.机械工业出版社,2014-4-1.[2] [美] Peter Harrington著，李锐，李鹏，曲亚东，王斌译. 机器学习实战.人民邮电出版社, 2013-6-1.[3]瞿海金.手写体数字识别方法的研究与实现[D]. 南京理工大学 2005.[4]吴栋梁.基于支持向量机的手写数字识别的研究[D]. 华中师范大学 2011.[5]张捷.手写数字识别的研究与应用[D]. 西安建筑科技大学 2004.[6]胡迪雨.手写体数字识别方法的应用及研究[D]. 南昌大学 2012.[7]郝梦琳.手写体数字识别方法的研究与实现[D]. 太原科技大学 2013.[8] 应用数理统计基础[M]. 华南理工大学出版社, 1992.
5. 计划与进度安排
1、2022.1 ---- 2022.2 查阅资料,了解课题背景， 撰写开题报告2、2022.2 ---- 2022.3 根据课题要求，进行需求分析,熟悉开发工具3、2022.3 ---- 2022.3 根据分析结果，对系统进行概要设计4、2022.3 ---- 2022.4 根据概要设计，对系统进行详细设计 5、2022.4 ---- 2022.5 编写代码及设计6、2022.5 ---- 2022.5 程序调试，毕业论文资料收集，撰写论文提纲 7、2022.5 ---- 2022.5 整理设计文档， 撰写毕业论文
