需求分析报告：基于深度学习的手写数字识别系统
一、用户分析
1. 普通用户
- 目标用户：需要对手写数字进行识别的普通用户，如银行职员、邮政工作人员、学生等。
- 需求：希望通过简单的操作上传手写数字图片，并快速获得识别结果。
- 关注点：系统的易用性和识别准确率。
二、项目目的与目标
1. 项目目的
- 设计并实现一个基于深度学习的手写数字识别系统，满足用户对手写数字自动识别的需求。
- 通过深度学习技术提升手写数字识别的准确率和效率，减少人工干预。
2. 项目目标
- 实现一个用户友好的手写数字识别系统，支持用户上传图片并获取识别结果。
- 使用卷积神经网络（CNN）进行模型训练，确保系统具有较高的识别准确率。
- 提供模型的训练、优化和评估功能，便于开发者进行二次开发和调优。
三、目标系统功能需求
| 需求序号 | 用户需求描述 | 需求关联性 |
|---|---|---|
| 1 | 用户可以通过系统上传手写数字图片，并获取识别结果。 | 2, 3, 4 |
| 2 | 系统应支持常见的图片格式（如JPG、PNG等）。 | 1, 3 |
| 3 | 系统应使用深度学习模型（如CNN）进行手写数字识别，并保证较高的识别准确率。 | 1, 4 |
| 4 | 系统应提供识别结果的展示界面，用户可以看到识别出的数字及其置信度。 | 1, 3 |
| 5 | 系统应支持批量图片上传和识别，提升处理效率。 | 1, 2 |
四、系统流程图
来源链接：https://www.cnblogs.com/flhhxx/p/18689448
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