基于SVM增量學(xué)習(xí)的聯(lián)機(jī)中文手寫(xiě)字符識(shí)別研究的開(kāi)題報(bào)告

基于SVM增量學(xué)習(xí)的聯(lián)機(jī)中文手寫(xiě)字符識(shí)別研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景手寫(xiě)字符識(shí)別是智能化、自動(dòng)化的一個(gè)重要領(lǐng)域，被廣泛應(yīng)用于銀行票據(jù)識(shí)別、郵政編碼、班級(jí)考試等多個(gè)領(lǐng)域。而中文手寫(xiě)字符識(shí)別因其字符種類較多、復(fù)雜度較高，是手寫(xiě)字符識(shí)別領(lǐng)域的難點(diǎn)之一。目前，對(duì)于中文手寫(xiě)字符識(shí)別的研究主要集中在離線字符識(shí)別上，即在固定的訓(xùn)練集上進(jìn)行訓(xùn)練，并在測(cè)試集上進(jìn)行測(cè)試。但實(shí)際應(yīng)用中，系統(tǒng)需要根據(jù)實(shí)時(shí)輸入的手寫(xiě)字符進(jìn)行識(shí)別，即需要進(jìn)行在線學(xué)習(xí)（或稱增量學(xué)習(xí)）。支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）是一種廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其具有較強(qiáng)的分類能力、可泛化性高、只需存儲(chǔ)少量支持向量等優(yōu)點(diǎn)，在手寫(xiě)字符識(shí)別中也有著較好的應(yīng)用效果。而在實(shí)際應(yīng)用中，隨著用戶輸入字符種類的不斷增加，需要對(duì)現(xiàn)有的SVM模型進(jìn)行增量學(xué)習(xí)，以保證系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。因此，本研究旨在探究基于SVM的增量學(xué)習(xí)方法，實(shí)現(xiàn)聯(lián)機(jī)中文手寫(xiě)字符識(shí)別。二、研究?jī)?nèi)容和研究方法1.研究?jī)?nèi)容本研究旨在探究基于SVM的增量學(xué)習(xí)方法，實(shí)現(xiàn)聯(lián)機(jī)中文手寫(xiě)字符識(shí)別。具體研究?jī)?nèi)容如下：（1）研究中文手寫(xiě)字符識(shí)別的基本原理和相關(guān)算法。（2）探究基于SVM的增量學(xué)習(xí)方法，分析其優(yōu)缺點(diǎn)。（3）設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，對(duì)比傳統(tǒng)離線學(xué)習(xí)方法和增量學(xué)習(xí)方法在中文手寫(xiě)字符識(shí)別中的效果。2.研究方法本研究將采用以下研究方法：（1）文獻(xiàn)研究法：對(duì)目前中文手寫(xiě)字符識(shí)別的基本原理和相關(guān)算法進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)、總結(jié)和歸納。（2）實(shí)驗(yàn)研究法：設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，分別采用傳統(tǒng)離線學(xué)習(xí)方法和增量學(xué)習(xí)方法進(jìn)行中文手寫(xiě)字符識(shí)別，并比較它們的識(shí)別率、學(xué)習(xí)效率等指標(biāo)。三、預(yù)期研究成果和意義1.預(yù)期研究成果（1）掌握中文手寫(xiě)字符識(shí)別的基本原理和相關(guān)算法。（2）探究基于SVM的增量學(xué)習(xí)方法，研究其優(yōu)缺點(diǎn)。（3）設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)比兩種學(xué)習(xí)方法在中文手寫(xiě)字符識(shí)別中的效果。2.預(yù)期研究意義（1）對(duì)于中文手寫(xiě)字符識(shí)別領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究具有一定的指導(dǎo)意義。（2）對(duì)于實(shí)際應(yīng)用中需要進(jìn)行增量學(xué)習(xí)的中文手寫(xiě)字符識(shí)別系統(tǒng)，提供了一種新的解決思路。（3）拓展了SVM在手寫(xiě)字符識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用范圍，提高了分類準(zhǔn)確率和學(xué)習(xí)效率。四、研究計(jì)劃和進(jìn)度安排研究計(jì)劃和進(jìn)度安排如下：一、文獻(xiàn)綜述：2021年3-4月二、算法研究：2021年4-8月三、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：2021年9-11月四、數(shù)據(jù)分析與論文撰寫(xiě)：2021年12月-2022年2月五、答辯與提交論文：2022年3月五、參考文獻(xiàn)1.MohriM,RostamizadehA,TalwalkarA.FoundationsofMachineLearning[M].Cambridge,MA,USA:TheMITPress,2018.2.張林,牛世聞.支持向量機(jī):理論、算法、應(yīng)用[C].北京：科學(xué)出版社,2019.3.遲佳楠.基于SVM的手寫(xiě)中文字符識(shí)別[D].北京科技大學(xué),2017.4.王馨,