1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的快速发展和教育信息化的不断推进，越来越多的课程教学采用多媒体课件进行。
课件中往往包含大量的图片，而图片中的文字信息是课件内容的重要组成部分。
然而，传统的文字识别技术主要针对扫描文档图像，对于课件图片中的文字识别效果并不理想。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的文字识别技术取得了显著的成果，并在多个领域得到了广泛应用。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.课件图片文字特点分析-分析课件图片文字的多样性，包括字体、字号、颜色、背景等方面的差异。
-研究课件图片文字的排版特点，例如横排、竖排、混排等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的研究方法。
1.理论分析：-深入研究课件图片文字识别的相关理论和技术，包括图像处理、模式识别、深度学习等。
-分析课件图片文字的特点和难点，为后续算法的设计提供理论依据。
5. 研究的创新点
1.针对课件图片文字的特点，提出一种改进的文字区域检测方法，提高了文字区域检测的精度。
2.提出一种基于深度学习的课件图片文字识别模型，有效提高了文字识别的精度和鲁棒性。
3.设计和实现了一个基于深度学习的课件图片文字识别系统，为课件信息处理提供有效的技术支持。
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.张良,谢晓鸥,丁晓青.基于深度学习的场景文字识别研究进展[J].电子学报,2017,45(9):2170-2184.
2.王永雄,王伟,胡玉杰,等.基于深度学习的自然场景文字定位与识别[J].计算机科学,2018,45(12):1-8.
3.刘树春,王海瑞,郭丽.基于深度学习的自然场景文字识别方法综述[J].模式识别与人工智能,2019,32(04):338-353.
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