用例建模Use Case Modeling

工程实践简介：

　　基于深度学习的脱机手写汉字识别。

       手写汉字识别(Handwritten Chinese Character Recognition，HCCR)可广泛应用于拍照文档、支票、表单表格、证件、邮政信封、票据、手稿文书等光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)图像识别系统以及手写文字

输入设备中。自从上个世纪80年代以来,手写汉字识别一直是模式识别的一个重要研究领域，得到了学术界的广泛研究和关注。

用例建模的简单描述：

　　用例是从外部用户和外围系统的角度，分析和考察待开发系统的行为，并通过参与者（可能是最终用户也可能是外围系统）与系统之间的交互关系描述系统对外提供的功能特性----这种参与者与系统功能特性间的交互关系就是用例。

用例分析和用例建模就是通过对软件需求的调研，从具体的功能性需求中抽象出用例模型的工作过程。用例建模主要有两个产物。第一个是用例图，第二个产物就是用例描述。

参与者和用例简单描述：
　　从用户的角度来看，他们并不想了解系统的内部结构和设计，他们所关心的是系统所能提供的服务，也就是被开发出来的系统将是如何被使用的，这就用例方法的基本思想。用例模型主要由以下模型元素构成：

• 参与者(Actor)
  参与者是指存在于被定义系统外部并与该系统发生交互的人或其他系统，他们代表的是系统的使用者或使用环境。
• 用例(Use Case)
  用例用于表示系统所提供的服务，它定义了系统是如何被参与者所使用的，它描述的是参与者为了使用系统所提供的某一完整功能而与系统之间发生的一段对话。

 

抽取Abstract use case

　　

　　选择数据集：可以使用中科院采集的一级字数据集；

　　图像增强：将图像进行增强处理，归一化等预处理；

 　   模型训练：建立合适的模型，对模型进行训练

　　模型检测对模型改进：通过测试对模型进行改进；

　　上传待识别图片：用户上传待识别的汉字图片；

　　识别结果校正：通过用户数据收集，可以不断优化。

 

用例图：

 

 

 

 

 

个人小结：

　　以上是我目前在结合工程实践的基础上，在理解项目需求的基础上进行用例建模，抽取Abstract use case，画出用例图，并确定每一个用例的范围High level use case，对关键用例进一步进行Expanded use case分析。

当然在以后的学习探索中，我将对此有更深入的理解。