1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网的快速发展和智能手机的普及，人们对信息获取的需求日益增长，文字识别技术作为人机交互的重要入口，能够将图片、PDF等非结构化数据中的文字信息转换为可编辑、可搜索的文本格式，极大地方便了人们的生活、学习和工作。
Android系统作为目前市场占有率最高的移动操作系统，为文字识别软件的开发提供了良好的平台和广阔的应用前景。
本课题旨在研究和开发一款基于Android系统的文字识别软件，实现对多种场景下的文字进行快速准确的识别，并提供友好的用户界面和丰富的功能，以满足用户日益增长的文字识别需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着移动互联网技术的快速发展和智能手机的普及，光学字符识别（OCR）技术在移动终端上的应用越来越广泛，国内外许多公司和研究机构都投入了大量的人力物力进行研究和开发。
1. 国内研究现状
国内在移动端文字识别领域起步稍晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题将研究Android平台下文字识别的关键技术，并设计和实现一款基于Android系统的文字识别软件。
主要内容包括：1.Android平台下的图像采集和处理技术研究：研究Android相机API和图像处理库，实现对采集到的图像进行预处理，包括灰度化、二值化、降噪等操作，提高图像质量，为后续的文字识别做好准备。
2.文字区域定位和分割技术研究：研究和实现文字区域的定位和分割算法，将图像中的文字区域与非文字区域分离，并将每个字符或文字块进行分割，为后续的字符识别做好准备。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究方法主要采用文献研究法、实验研究法和工程开发法相结合的方式进行。
1.文献研究法：通过查阅国内外相关文献资料，了解文字识别技术的发展现状、研究热点和未来趋势，以及Android平台下图像处理和识别的相关技术，为本课题的研究提供理论基础和技术支持。
2.实验研究法：针对文字识别中的关键技术，如图像预处理、文字区域定位与分割、字符识别等，设计和进行实验，验证算法的有效性和识别率，并根据实验结果对算法进行优化。
5. 研究的创新点
本课题的创新点在于以下几个方面：1.高效的文字区域定位与分割算法：针对复杂背景图像，本课题将研究高效的文字区域定位与分割算法，提高文字识别的准确率和效率。
2.基于深度学习的字符识别模型优化：针对不同的文字类型和字体，本课题将对基于深度学习的字符识别模型进行优化，以提高识别准确率。
3.用户友好的Android界面设计：设计简洁易用的用户界面，提供良好的用户体验，方便用户进行文字识别操作。
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] 吴乐. 基于深度学习的自然场景文字识别算法研究[D]. 南京: 南京邮电大学, 2020.
[2] 李文. 基于深度学习的场景文字识别研究[D]. 北京: 北京邮电大学, 2019.
[3] 谢晓玲, 王颖, 周明. 基于深度学习的OCR技术综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(16): 13-23.
