基于全類分類器與子集分類器融合的脫機(jī)手寫漢字識(shí)別研究的開(kāi)題報(bào)告

基于全類分類器與子集分類器融合的脫機(jī)手寫漢字識(shí)別研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景手寫漢字識(shí)別一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，其應(yīng)用范圍廣泛，例如郵政編碼排序、書寫體自動(dòng)識(shí)別、手寫簽名識(shí)別等。目前已有很多研究者關(guān)注此問(wèn)題，并提出了很多有效的方法。然而，仍然存在以下問(wèn)題：1.大多數(shù)現(xiàn)有的手寫漢字識(shí)別方法都是針對(duì)單個(gè)字符進(jìn)行識(shí)別，無(wú)法識(shí)別多個(gè)字符的組合；2.部分手寫字符的識(shí)別率較低，例如一些結(jié)構(gòu)復(fù)雜的漢字，這可能導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確度下降。因此，如何提高識(shí)別率是手寫漢字識(shí)別研究中一個(gè)重要的問(wèn)題。為解決這個(gè)問(wèn)題，我們打算基于全類分類器與子集分類器融合的脫機(jī)手寫漢字識(shí)別研究。二、研究?jī)?nèi)容本研究旨在探究如何提高手寫漢字識(shí)別的準(zhǔn)確度，具體研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1.全類分類器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)——我們將使用深度學(xué)習(xí)算法建立一個(gè)全類分類器，用于處理所有手寫漢字字符，同時(shí)保持高準(zhǔn)確度。2.子集分類器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)——我們將根據(jù)手寫漢字字符的不同結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)多個(gè)特定子集的分類器，以使得具有相同結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的漢字被分為同一個(gè)集合中。3.全類分類器與子集分類器的融合研究——我們將研究如何將全類分類器與子集分類器融合，從而實(shí)現(xiàn)多個(gè)分類器結(jié)果的聚合。我們將探究如何在訓(xùn)練和測(cè)試過(guò)程中，最大限度地發(fā)揮這些分類器的優(yōu)點(diǎn)。三、研究意義與創(chuàng)新點(diǎn)本研究有以下意義和創(chuàng)新點(diǎn)：1.能夠提高手寫漢字識(shí)別的準(zhǔn)確度，特別是對(duì)于一些結(jié)構(gòu)復(fù)雜的漢字；2.結(jié)合了全類分類器和子集分類器兩種方法，能夠完整識(shí)別整張圖片中的所有漢字；3.提供了一種新的手寫漢字識(shí)別方法，為后續(xù)的相關(guān)研究提供了新的思路和方法。四、研究方法本研究的研究方法主要包括以下幾個(gè)方面：1.數(shù)據(jù)集的處理——我們將使用已有的手寫漢字?jǐn)?shù)據(jù)集，將其進(jìn)行預(yù)處理和分割，以減少噪聲的影響。2.全類分類器的建立——我們將使用深度學(xué)習(xí)模型，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)去訓(xùn)練一個(gè)實(shí)現(xiàn)所有手寫漢字字符分類的全類分類器。3.子集分類器的建立——我們將針對(duì)不同的漢字結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)多個(gè)特定子集的分類器，這些分類器能夠?qū)⑾嗨平Y(jié)構(gòu)的漢字分為同一個(gè)集合中。4.全類分類器與子集分類器的融合——我們將探究如何將全類分類器與子集分類器融合，并最大限度地發(fā)揮它們的優(yōu)點(diǎn)，從而提高整個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確度。五、進(jìn)度安排本研究的具體時(shí)間安排如下：1.第一階段（2021年11月至2022年1月）——數(shù)據(jù)集的預(yù)處理和分割，全類分類器的建立。2.第二階段（2022年2月至2022年4月）——子集分類器的建立，融合算法的探究。3.第三階段（2022年5月至2022年7月）——實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析。4.第四階段（2022年8月至2022年10月）——論文撰寫和畢業(yè)設(shè)計(jì)答辯。六、預(yù)期成果預(yù)計(jì)本研究的成果包括：1.一篇完整而系統(tǒng)的論文，介紹研究成