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1、挑战杯结题报告书挑战杯结题报告书 篇一：“挑战杯”学生作品结题报告书 广 州 大 学“挑 战 杯”学 生 作 品 结 题 报 告书 作品名称：作品类别 ： 学科类别 ：立项类别： 所在单位：作者姓名： 指导老师： 共青团广州大学委员会 XX 年 10 月 填表说明 1、填写内容必须实事求是，表达清晰、准确。 2、 用钢笔填写或打印。 3、 “作品名称”应与立项报表中所填内容相一致，如 有改动请予说明。 4、 “作品类别”请写明：是属“自然科学类” ， “发明 制作类” ， “哲学社会科学类”中的哪一类。 5、 “学科类别”请写明：是属“自然科学类”机 械与控 制、信息技术、数理、生命科学、能源
2、化工， “发明制 作类”机械与控制、信息技术、数理、生命科学、能 源化工， “哲学社会科学类”哲学、经济、社会、法律、 教育、管理，三大类中的哪一小类。 6、 “立项类别”请写明是属“重点项目” ， “重点扶持 项目” ， “一 般项目”中的哪一种。 7、 “所在单位”填作者所在学院或部门。 8、 “作者姓名”与“指导老师”应与立项表中所填内 容一致。 如有改动请予说明。属集体项目请填写项目组名称。 9、 其它栏目请按要求填写。 ：。 团队成员情况 项目完成情况综述 经费使用情况表 单位：元 篇二：第十四届“挑战杯”全国大学生课外科技作品竞赛 校级结题报告书 附件一： 合同编号： 第十四届“挑
3、战杯”全国大学生课外科技作品竞赛 校级项目结题报告书 项 目 名 称： 个人房贷最优还款方式的研究项目 负责人：廖甍学院年级专业：数学学院 XX 级信息与计算科 学联 系 电 话： 18883869803 指 导 教 师： 冯志国 填表时间： XX 年 5 月 16 日 项目团队成员情况 研究成果简介 篇三：挑战杯-基于鼠标的联机手写项目-结题报告 宜 宾 学院 Y IB I NU N I V E R S I T Y “挑战杯”科技创新项目 结题报告 项目名称： 基于鼠标的联机汉字手写识别输入软 件系统 项目负责人：雷 晓 鸣 院校班级： 计算机与信息工程学院 12 级创新班 指导老师： 杨
4、强 时间：XX.11.16 简表： 摘 要 随着计算机技术特别是互联网技术日新月异的发展， 人类步入了信息时代。在中国，个人计算机已进入千家万 户。在计算机上使用汉字，首先遇到的问题是如何有效地 输入汉字，汉字输入直接影响着计算机中文信息处理的应 用与发展。 在计算机上输入汉字，大都使用拼音法输入，常常 不是拼不出，就是读不准，想用类似五笔法输入却往往不 会拆字。针对这种情况， “手写式”输入方法变得越来越受 大众欢迎。该方法完全符合人们的日常书写习惯，与平常 书写汉字时一样，差别仅仅是使用者需要将输入的汉字写 在“手写板”上，计算机通过捕获书写笔迹的点进行汉字 识别，从而完成汉字输入。 论文
5、论述了一种基于汉字笔划 的联机手写汉字识别系统的研究与实现，在设计上通过实 时捕获书写笔划的轨迹，识别出汉字的笔划，再根据笔划 序列查找对应的汉字；当存在多个相似的笔 划序列时再根据输入笔划的像素统计结果给出最可 能的结果。在实现上不需专用的“书写板” ，仅用鼠标作为 手写汉字输入的工具。 论文所采用的笔划识别方法是以笔 划方向码的概念为基础。笔划可以细分成笔划段，本文将 这些笔划段分别用 8 个笔划方向码来表示。在书写笔划的 过程中，笔划轨迹是由一系列坐标点组成, 这些坐标点是 离散的。本文用 8 个笔划方向码标记每 1 段最小直线所属 的方向。每 1 个笔划的书写轨迹都可以产生出 1 个方
6、向码 序列即当前笔划的笔段序列。算法通过对方向码进行噪声 处理、归并之后得到笔划的方向码序列；并通过对笔划的 像素进行统计得到分区处理后的像素比例。 论文设计了基于汉字笔划的联机手写汉字识别系统 的工作流程。汉字识别中 主要讨论了以下几个问题:(l)单一笔划的识别方法； (2)汉字笔划串的匹配；(3)图像统计特征的匹配以及相关 问题。 在书写工整的情况下系统识别率可达到 90%左右。 关键词:联机手写汉字识别;笔划;方向码;模式识别; 统计特征 ABSTRACT With the computer technology，especially the rapid development of i
7、nternet technology，mankind entered the information age. In China，many families have personal computers. The use of Chinese characters in computers，the first encountered the problem is that how to effectively input Chinese characters. Chinese character input directly affecting the computer and inform
8、ation processing application development. Many Ch(本文来自：wwW.xIAocAofaNwE 小 草范 文 网:挑战杯结题报告书)inese keyboard input methods，mainly boil down to two categories: Pinyin input method and Codes input method. When people input Chinese words into computer they have such worries. When using of phonetic input me
9、thod，user pronunciation is not correct. When using of Codes input method，user dont know how to split the Chinese characters. In light of this situation，handwritten input method has become increasingly popular. People can write entirely in accordance with their daily habits. When writing characters，u
10、sers only need to input the Chinese characters in “tablet” ，and computer captures the points of handwriting to accomplish Chinese characters recognition，and then complete inputting Chinese characters. Paper discusses an online handwritten Chinese character recognition system and its implementation b
11、ased on strokes. The system identifies the Chinese character strokes by real-time capturing the trajectory of strokes, and then identifies the corresponding Chinese character stroke sequence. When there are several similar stroke sequences, it use the pixel statistics to give the most possible resul
12、ts. In realization, special input tool is not needed but a mouse. The method of stroke recognition which is taken by this thesis is based on the concept of the code of stroke direction. Stroke can be broken down into stroke sections, which are coded by eight directions. In the process of writing str
13、okes, stroke path consist of a series of coordinate points, and these coordinates are discrete. In this paper, eight directions are used to mark the smallest section of the stroke. Each stroke is marked by a code sequence of direction. First the algorithm processes the noise of the direction, and th
14、en gives the most simple code sequence by merging the direction of strokes. And through the pixel statistics of strokes the proportion of pixels is given after partition. Thesis designs the workflow of the online handwritten Chinese character recognition system based on strokes. Chinese character re
15、cognition focuses on the following issues: (l) the identification of a single stroke; (2) the matching of Chinese characters strokes sequence; (3) the matching of pixel statistics and some related issues. Written neatly the systems identification rate can achieve around90%. Key words: On-line handwritten Chinese character recognition; Stroke; Direction code; Stroke segment; Pattern recognition; Pixel statistics 结案研究报告 目录 引言 . . 7 编写目的 . . . 7 项目背景 . . . 8 1. 联机手写汉字识别概念 . . . 8 1.1 模式识别 . . . 8
