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基于机器视觉的扇贝精选分级系统研究的开题报告
一、选题背景与意义
扇贝阅读是一款广受欢迎的学习英语的应用软件，其主要功能为阅读英语文章并辅助用户记忆生词。扇贝阅读通过语音朗读、生词卡等功能已经大大提高了用户的英语阅读能力，但是目前还没有一个完整的分级系统，这对于用户来讲非常不方便。如果能够提供一个基于机器视觉的扇贝精选分级系统，用户不仅可以看到文章的等级，还可以在不同等级的文章间切换以提高自己的阅读能力，并促进用户对于英语学习的兴趣和热情。
二、研究的内容和思路
1.研究的内容
本研究将提出一种基于机器视觉的扇贝精选分级系统，通过对英语文章的图像特征提取，结合自然语言处理技术得到文章的难度等级，并予以分类和推荐。
2.研究的思路
(1)数据准备：从公开数据集或者爬虫获取英语文章数据，并按照难度等级进行标注。
(2)特征提取：利用机器视觉相关技术，如SIFT、HOG等方法提取英语文章的图像特征，并以此为依据进行文章的等级划分。
(3)文章分类：对于提取到的图像特征，运用机器学习模型进行分类，得出文章的等级分类结果。
(4)系统实现：设计并实现一个基于机器视觉和自然语言处理技术的扇贝精选分级系统，与扇贝阅读应用进行连接。
三、预期研究成果
(1)一种基于机器视觉和自然语言处理技术的扇贝精选分级系统。
(2)分级系统可以从扇贝阅读的英语文章中读取文章的难度等级，并通过分类和推荐等功能为用户提供更好的阅读服务。
(3)验证分级系统精度和准确性，提高系统使用效果。
四、研究的可行性分析
通过对相关领域的文献阅读和实验验证，本研究方案可行性较高。在图像特征提取、机器学习算法以及应用程序设计与实现等方面都有成熟的研究技术和实践方法，本研究借鉴这些研究成果提出新的研究解决方案，并通过实验验证方案可行性。
五、研究的进度安排
1、前期准备阶段（1-2个月）
学习机器视觉、自然语言处理等相关技术；查找英语文章相关数据集；搭建实验环境。
2、中期研究阶段（3-6个月）
数据收集和预处理；图像特征提取；算法模型的训练和优化；系统性能测试。
3、后期论文及开发阶段（1-2个月）
完善论文写作，并撰写开发文档；完善系统开发并进行测试。
六、研究的经费预算
根据实验中需要的设备、数据库、软件和硬件等方面的开销进行预算，预算经费为10万元。
七、结论
本研究将提出一种基于机器视觉的扇贝精选分级系统，结合自然语言处理技术完成英语文章的等级划分和分类，针对扇贝阅读的需求提供更好的阅读服务。该研究方案可行性较高，预计可以实现预期目标并取得良好的研究成果。