全文总字数：3700字
文献综述
文 献 综 述该课题是对场景文字分割方法的综合设计，该课题是毕业实践的重要环节，主旨在于培养学生对于大学四年所学的关于软件设计，编程技术等专业知识的综合运用能力提高学生综合分析、解决问题的能力。
一、课题研究背景及意义 卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。
卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为平移不变人工神经网络。
对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
卷积神经网络仿造生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程要求。
二、研究问题的国内外现状及发展动态 随着现在社会的发展，软件在这个过程中起了相当重要的作用。
正是由于软件的快速发展才使得人们的生活水平以及生活方式得到了翻天覆地的变化，为现在社会的发展加快了步伐，特别是卷积神经网络的崛起，由于他自身的一些特点，在最近几年的应用程序开发中站住了一席之地。
对卷积神经网络的研究可追溯至日本学者福岛邦彦）提出的neocognitron模型。
在其1979和1980年 发表的论文中，福岛仿造生物的视觉皮层（visual cortex）设计了以neocognitron命名的神经网络。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
