基于二叉树多层分类SVM的脱机手写体汉字识别方法研究的开题报告.docx

基于二叉树多层分类SVM的脱机手写体汉字识别方法研究的开题报告 1. 研究背景和意义 随着数字化技术的不断发展，手写体汉字识别技术成为了智能化领域的重要研究方向之一。目前已经有很多手写体汉字识别的研究成果，但是在实际应用中仍存在着很多问题，比如模型的准确率不高、复杂度较高等等。因此，本文旨在通过基于二叉树多层分类SVM的方法，实现对脱机手写体汉字的高效准确分类和识别。 2. 研究内容和方法 本文将首先对手写体汉字识别的相关技术和方法进行概述和分析，包括传统的模板匹配算法、神经网络、支持向量机等方法；然后针对传统方法的不足，提出基于二叉树多层分类SVM的新方法，该方法能够在较小的计算复杂度内实现高效准确的分类和识别，并且可以对汉字的多层次信息进行处理；最后，通过实验验证，比较本文提出的方法与传统方法的性能差异，并对结果进行分析。 3. 可行性分析 基于二叉树多层分类SVM的方法已经在其他数据分类领域得到了应用，并取得了较好的效果，因此在汉字识别领域也是有可行性的。此外，通过使用SVM以及数据预处理和特征提取等技术，能够提高模型的准确性和稳定性，因此本文的研究是有可行性的。 4. 预期结果 预期通过本文研究可以实现对脱机手写体汉字的高精度分类和识别，同时提出的基于二叉树多层分类SVM的方法可以为其他相关领域的研究提供一定的参考价值。 5. 研究计划和时间安排 本研究计划分为以下几个阶段： 第一阶段（一个月）：搜集汉字识别的相关文献，了解汉字识别的研究现状和技术发展趋势； 第二阶段（两个月）：研究和分析传统的汉字识别方法，并提出基于二叉树多层分类SVM的方法； 第三阶段（一个月）：进行代码实现和相关实验，对比和分析本文提出的方法与传统方法的性能差异； 第四阶段（一个月）：完成论文撰写并进行稿件修改，提交毕业论文。