业务领域建模Domain Modeling

       我的工程实践是《基于深度学习的手写汉字识别》，接下来我会基于这个课题，来详细阐述一下整个领域建模的过程。

1.收集应用领域的信息

（1）课题背景

       在上个世纪60年代，美国IBM公司开始进行了对印刷体汉字的模式识别研究工作，1996年Casey和Nag用模板匹配法成功的识别出了1000个印刷体汉字，在全球范围内，汉字识别开始展开了。而就在这个时候，研究界对手写汉字识别也掀起了高潮。因为汉字在日语中占有一定的地位，手写体汉字识别（HCCR）在一开始是由日本率先尝试研究的，在80年代，国内开始了对手写汉字的研究，因为汉语作为我们的母语，汉字主要在我国广泛使用，对汉字的种类、内涵、造字原理国内的掌握情况较透彻，所以关于手写汉字识别的深入研究主要集中在国内。

（2）功能需求

       一般而言，传统的手写中文单字识别系统主要包括数据预处理、特征提取和分类识别三部分。然而，近些年来，传统的手写汉字识别框架进展并不明显，原地踏步，急需寻找其它的解决方案。而深度学习正满足了手写汉字识别革新需求。实践证明，在深度学习技术协助下，联机HCCR、脱机HCCR的识别率都大为提升，同原有的识别技术相比进步非常明显，这也是我的工程实践的方向。通过深度学习中的神经网络模型进行训练，最终获得一个较高的识别率。

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2.头脑风暴

标签：HCCR,Domain,汉字,识别率,领域建模,深度,Modeling,手写,识别
来源： https://www.cnblogs.com/fengyakk/p/11927819.html