基于MapReduce的網(wǎng)絡(luò)書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告

基于MapReduce的網(wǎng)絡(luò)書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告開(kāi)題報(bào)告：基于MapReduce的網(wǎng)絡(luò)書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究一、研究背景隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人們?cè)絹?lái)越多地依賴數(shù)字化技術(shù)來(lái)管理和處理大量的文本信息，這些信息可能是手寫(xiě)文本、打印文本以及電子文本。而對(duì)于手寫(xiě)文本，由于各種寫(xiě)字的習(xí)慣和書(shū)寫(xiě)的特點(diǎn)不同，因此識(shí)別和處理手寫(xiě)文本的技術(shù)顯得尤為重要。書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別就是其中的一項(xiàng)重要技術(shù)，它可以從手寫(xiě)文字中提取出獨(dú)特的寫(xiě)字特征，并將它們轉(zhuǎn)化為數(shù)字化的形式，為手寫(xiě)文本的處理和分類提供有效的基礎(chǔ)。目前，雖然有很多書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別的研究，但是在處理大規(guī)模的手寫(xiě)文字時(shí)，由于數(shù)據(jù)量龐大，對(duì)硬件資源的要求較高，單臺(tái)計(jì)算機(jī)處理效率較低，因此對(duì)于大規(guī)模書(shū)寫(xiě)紋的識(shí)別，需要采用分布式的算法和計(jì)算模型，使得多臺(tái)機(jī)器可以同時(shí)進(jìn)行計(jì)算，從而提高整個(gè)系統(tǒng)的計(jì)算速度和性能?；贛apReduce的分布式計(jì)算模型可以很好地解決這個(gè)問(wèn)題，因此本研究將采取基于MapReduce的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別的處理，以提高整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行效率和性能。二、研究目的和意義本研究的主要目的是利用基于MapReduce的算法實(shí)現(xiàn)書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別的處理，從而提高整個(gè)系統(tǒng)的計(jì)算速度和性能。具體來(lái)說(shuō)，本研究將重點(diǎn)探究以下幾個(gè)方面：1.建立基于MapReduce的分布式計(jì)算模型，以支持大規(guī)模書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別的處理。2.探究書(shū)寫(xiě)紋的特征提取和分類方法，建立書(shū)寫(xiě)紋的特征庫(kù)，以支持書(shū)寫(xiě)紋的識(shí)別。3.實(shí)現(xiàn)基于MapReduce的書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別算法，并對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，以提高整個(gè)系統(tǒng)的性能和效率。4.建立完整的書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別系統(tǒng)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，以檢驗(yàn)系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。通過(guò)本研究的開(kāi)展，可以為手寫(xiě)文本的處理和分類提供更加有效的技術(shù)支持，同時(shí)也可以探究分布式計(jì)算模型在手寫(xiě)文本處理領(lǐng)域的應(yīng)用，為相關(guān)領(lǐng)域的研究者提供有價(jià)值的參考和借鑒。三、研究?jī)?nèi)容和方法本研究的研究?jī)?nèi)容主要包括：1.MapReduce分布式計(jì)算模型的建立和優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別的分布式處理。2.書(shū)寫(xiě)紋的特征提取和分類方法的研究，建立書(shū)寫(xiě)紋的特征庫(kù)，以支持書(shū)寫(xiě)紋的識(shí)別和分類。3.基于MapReduce的書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化，比較不同算法的性能和效率。4.建立完整的書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別系統(tǒng)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本研究的方法主要包括：1.調(diào)研相關(guān)文獻(xiàn)，了解MapReduce分布式計(jì)算模型和書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別的相關(guān)技術(shù)。2.設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)基于MapReduce的書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)書(shū)寫(xiě)紋的特征提取和分類，以及分布式計(jì)算模型的優(yōu)化。3.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，比較不同算法的性能和效率，分析系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。四、研究進(jìn)度安排本研究的進(jìn)度安排如下：1.2021年6月-7月：調(diào)研相關(guān)文獻(xiàn)，研究MapReduce分布式計(jì)算模型和書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別的相關(guān)技術(shù)。2.2021年8月-9月：設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)基于MapReduce的書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別系統(tǒng)，完成書(shū)寫(xiě)紋的特征提取和分類，以及分布式計(jì)算模型的優(yōu)化。3.2021年10月-11月：進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，比較不同算法的性能和效率，分析系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。4.2021年12月：完成畢業(yè)設(shè)計(jì)論文，并進(jìn)行答辯。五、預(yù)期研究成果本研究的預(yù)期研究成果包括：1.建立基于MapReduce的分布式計(jì)算模型，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別的處理。2.探究書(shū)寫(xiě)紋的特征提取和分類方法，建立書(shū)寫(xiě)紋的特征庫(kù)，以支持書(shū)寫(xiě)紋的識(shí)別。3.實(shí)現(xiàn)基于MapReduce的書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別算法，并對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，以提高整個(gè)系統(tǒng)的性能和效率。4.建立完整的書(shū)寫(xiě)紋識(shí)別系統(tǒng)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，檢驗(yàn)系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。六、參考文獻(xiàn)[1]鄧杰,郭振波.面向MapReduce的分布式文本特征提取研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2014(9):259-263.[2]R.B.Adams,M.R.Kelly,J.D.Schmill.Recognitionofspeaker-independent,isolated,cursivehandwrittenwordsusinghiddenMarkovmodels[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,1991(4):171-182.[3]G.Li,C.Zuo,L.Shao,etal.AnovelLDA-basedalgorithmfortherecognitionofhandwrittenChinesecharacters[J].PatternRecognitionLetters,2007,28(14):1910-1915.[4]宋磊,張新,周寶威.基于CUDA的幾何特征提取算法研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2015(11):23-26.[5]K.Duarte,V.Prasad,S.Venkatesh.Waveletdecompositionbasedfeatureextractiontechni