特征降维方法研究及其在手写汉字识别中的应用的中期报告.docx

特征降维方法研究及其在手写汉字识别中的应用的中期报告 本中期报告主要内容如下： 一、研究背景和意义 随着数据量的不断增大，对于大数据的处理和分析变得越来越重要。然而，数据维度过高会导致计算量太大，大大降低了处理效率和识别率。因此，特征降维方法的研究成为了当前研究的热点。本文的研究目的是对手写汉字识别过程中，不同的特征降维方法进行探讨，选出合适的降维方法，并通过实验对比得出最佳的结果。 二、研究内容和方法 本研究采用手写汉字识别为研究对象，在数据预处理过程中，采用了三种常见的特征提取方法，并比较了它们的优缺点：垂直投影、傅里叶变换和小波变换。之后，分别使用主成分分析法（PCA）、线性判别分析法（LDA）、t-SNE等降维方法对特征进行降维，得出每种方法的PCA降维后的结果和LDA降维后的结果、t-SNE降维后的结果进行比较。最后，根据特征降维结果，进行手写汉字识别实验，并将结果与不降维的结果做对比。 三、进展情况及成果 1、完成了手写汉字数据的预处理，包括采用三种特征提取方法对数据进行了处理。 2、在降维方法的研究上，初步探讨了PCA、LDA、t-SNE等三种降维方法的优缺点。 3、进行了手写汉字识别实验，并将结果与不降维的结果做对比。初步发现，特征降维后能够提高识别效率和准确率。 四、下一步工作计划 1、继续探讨三种降维方法的优缺点，分析它们适用的场景。 2、研究更多的特征提取方法，探究其与降维方法的组合效果。 3、扩大数据集，提高实验的可靠性，并进行更多的实验分析。