1. 本选题研究的目的及意义
随着经济全球化和信息技术的飞速发展，人们对跨语言交流的需求日益增长。
传统的翻译方式，如查字典、使用翻译软件等，往往效率低下，难以满足人们快速获取信息的需求。
近年来，光学字符识别（OCR）技术和移动互联网技术的快速发展为解决这一问题提供了新的思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，OCR技术和机器翻译技术都取得了显著的进展，为本课题的研究奠定了坚实的基础。
1. 国内研究现状
在国内，许多学者和机构对OCR技术进行了深入研究，并在手写体识别、自然场景文本识别等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要研究内容包括：
1.OCR技术研究与实现：研究OCR技术的原理和方法，选择合适的OCR引擎，并对其进行优化，以提高识别的准确率和速度。
2.翻译引擎的选择与集成：选择合适的翻译引擎，并将其集成到App中，以实现高质量的机器翻译。
3.悬窗交互设计与实现：设计简洁易用的悬窗界面和交互方式，使用户能够方便地使用OCR识别和翻译功能，提升用户体验。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：通过查阅相关文献、期刊、会议论文等资料，了解OCR技术、机器翻译技术、悬窗技术、移动应用开发等领域的最新研究成果和发展趋势，为本课题的研究提供理论基础和技术支持。
2.需求分析：对目标用户群体进行分析，了解他们的翻译需求和使用习惯，确定App的功能需求、性能需求和开发环境需求。
3.系统设计：根据需求分析的结果，设计App的系统架构、功能模块、数据库结构等，并制定详细的开发计划。
5. 研究的创新点
本课题的研究创新点在于：
1.将OCR技术与悬窗技术相结合，实现实时翻译功能。
传统的翻译软件需要用户手动输入或复制文本，而本研究开发的App可以通过OCR技术自动识别屏幕上的文本，并通过悬窗的方式将翻译结果实时显示出来，大大提高了翻译的效率和便捷性。
2.针对移动设备的特点，对OCR技术进行优化。
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] 张晓,徐波,王晓东.基于深度学习的OCR技术研究综述[J].计算机工程与应用,2021,57(19):49-65.
[2] 刘畅,王永雄,刘家俊,等.面向移动端的OCR技术综述[J].计算机工程与应用,2021,57(09):28-36 54.
[3] 孙晓,张春霞,郭丽丽.基于深度学习的目标检测与识别技术综述[J].信息网络安全,2021(01):1-9.
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