张小明
前端开发工程师
手写汉字识别是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，具有广泛的应用价值。传统的OCR技术在印刷体文字识别上已相当成熟，但手写汉字识别仍面临诸多挑战：书写风格多样、笔画结构复杂、形似字区分困难等。本项目旨在开发一个基于CRNN（卷积循环神经网络）的深度学习手写汉字识别系统，实现对1000个常用汉字的准确识别，并提供完整的Web应用功能。
系统采用前后端分离的架构模式：
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