自由手写汉字识别方法研究的中期报告.docx

自由手写汉字识别方法研究的中期报告 自由手写汉字识别方法是一项重要的研究方向，本研究旨在探索一种高效可靠的手写汉字识别方法。本次中期报告主要介绍研究进展和计划。 一、研究进展 1. 数据获取和预处理 本研究使用了包括图书馆、中小学生作业、广告牌等各种来源的手写汉字数据集进行研究。通过对这些数据进行去噪、归一化、二值化等预处理，可以提高后续识别的准确率和效率。 2. 特征提取和选择 特征是判别不同类别手写汉字的重要因素，本研究尝试了多种特征提取方法，如离散小波变换、小波包变换、主成分分析等，并通过实验选择出了相对较优的特征。 3. 分类器设计和训练 分类器是识别系统的核心部分，本研究使用了多种分类器进行实验比较，包括支持向量机、人工神经网络、k最近邻等。经过多次实验，本研究提出了一种基于改进k最近邻算法的手写汉字识别分类器。 二、研究计划 1. 进一步完善样本数据集，提高数据质量。 2. 深入探究不同特征提取方法和分类器的优缺点，并结合实际测试结果选择出最佳的方法。 3. 研究并解决识别系统中出现的实际问题，如字体风格差异、笔画连接问题等。 4. 开展大规模实验，验证识别系统的可行性和准确率。 5. 基于所得到的识别系统构建应用，如手写数字和文字的输入法等。 三、结论 本研究提出了一种基于改进k最近邻算法的手写汉字识别分类器，并进行了对比实验，得到了较好的识别效果。未来还需要进一步完善和拓展研究，以使识别系统更加完善和实用。