基于組合分類器的手寫體英文字符識別的中期報告

基于組合分類器的手寫體英文字符識別的中期報告一、研究背景和意義近年來，隨著科技的發(fā)展和深度學習算法的興起，手寫體字符識別在圖像識別領域得到了廣泛的應用，特別是在數(shù)字化辦公和自動化識別的應用中，手寫體字符識別技術(shù)已經(jīng)成為重要的研究領域之一。英文字符是手寫體字符識別的基本單位，因此英文字符識別是手寫體字符識別領域的一個重要研究方向。目前已有多種方法和算法被用于英文字符識別，例如神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、深度學習等。然而，這些識別方法存在著各自的優(yōu)缺點。單一的分類器在一些情況下可能無法達到較高的識別準確率，因此提高識別準確率成為研究和應用中很重要的問題。組合分類是利用多個分類器的優(yōu)勢，通過組合獲得更好的性能的一種方法。組合分類器不但可以提高識別準確率，而且可以降低識別誤差率，從而提高識別性能。因此，在手寫體英文字符識別領域，基于組合分類器的識別方法受到越來越多的關(guān)注。本文根據(jù)這一研究方向，將基于組合分類器的手寫體英文字符識別作為研究對象，試圖從幾個方面進行深入探討，并且建立一套完整的手寫體英文字符識別系統(tǒng)。具體來說，我們的研究工作包括以下幾個方面。二、研究內(nèi)容和方法1.數(shù)據(jù)采集和預處理數(shù)據(jù)采集和預處理是一個有效的手寫體識別系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。因此，我們使用MNIST數(shù)據(jù)集作為訓練和測試數(shù)據(jù)集。MNIST數(shù)據(jù)集包含60000張訓練圖像和10000張測試圖像，每張圖像是28×28大小的灰度圖像。我們使用Python語言編寫程序從MNIST數(shù)據(jù)集中讀取圖像，并進行圖像預處理。2.特征提取和選擇在這個階段，我們考慮使用HOG特征、LBP特征、SIFT特征等常用的特征提取方法對圖像進行特征提取。通過比較和選擇，我們選擇HOG特征、LBP特征和SIFT特征進行組合特征的獲取。3.分類器選擇和訓練在這個階段，我們考慮使用多種分類器對組合特征進行訓練。通過比較和選擇，我們選擇了支持向量機（SVM）和k近鄰（k-NN）作為較優(yōu)的分類器。我們使用Python語言編寫程序?qū)VM和k-NN分類器進行訓練，并使用驗證集對其進行評價和調(diào)優(yōu)。4.組合分類器設計和構(gòu)建在這個階段，我們考慮將多個分類器通過加權(quán)投票的方式進行組合分類，以獲得更高的識別率和更低的誤差率。我們使用Python語言編寫程序構(gòu)建組合分類器，并通過交叉驗證評價其性能。5.系統(tǒng)實現(xiàn)和評估在這個階段，我們使用構(gòu)建好的基于組合分類器的手寫體英文字符識別系統(tǒng)進行實驗驗證，并對其進行評估和比較。三、預期結(jié)果和展望我們期望通過上述研究工作，建立一套準確率較高、實用性比較好的手寫體英文字符識別系統(tǒng)。具體而言，預期結(jié)果包括以下幾個方面。1.組合分類器設計和構(gòu)建能夠提高識別準確率和降低誤差率，達到優(yōu)于單一分類器的效果。2.基本特征的選擇和組合特征的生成能夠較好地反映圖像的本質(zhì)信息，提高分類器的性能。3.手寫體英文字符識別系統(tǒng)的實現(xiàn)能夠滿足實際應用中的要求，并對其進行評價和比較。未來，我們將繼續(xù)深入研究手寫體英文字符識