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文档简介

基于组合分类器的手写体英文字符识别的中期报告一、研究背景与意义手写体字符识别是模式识别领域中的一个重要研究领域。由于手写体的特性不同于印刷体，因此手写体字符识别具有很大的挑战性。手写体字符识别技术广泛应用于银行支票识别、自动邮件分拣、电子手写板等领域。基于组合分类器的手写体英文字符识别研究，主要是在多个分类器的基础上进行组合和优化，以提高识别准确率和鲁棒性。本次研究的意义在于探究并实现更加鲁棒、准确的手写体字符识别系统，为相关领域提供技术支持和应用方案。二、研究内容和方法1.研究内容本次研究的内容主要包括以下部分：（1）手写体字符库的构建：收集、整理多种手写体字符图像，形成一个完整的手写体字符库。（2）特征提取：研究并实现多种特征提取方法，包括灰度共生矩阵、梯度方向直方图等。（3）分类器设计：设计多个分类器，包括SVM、KNN、随机森林等，并对其进行优化。（4）组合分类器：将多个分类器进行组合，以提高识别准确率和鲁棒性。（5）系统实现：基于上述研究内容，实现一个完整的手写体字符识别系统。2.研究方法本次研究采用实验研究方法，主要包括以下步骤：（1）数据收集和整理：收集多种手写体字符图像，按照规定格式进行整理。（2）特征提取：对手写体字符图像进行多种特征提取方法的处理，获取特征向量。（3）分类器设计和优化：设计多个分类器，并对其进行参数优化。（4）组合分类器：将多个分类器进行组合，以提高识别准确率和鲁棒性。（5）系统实现：基于上述研究方法，完成手写体字符识别系统的实现。三、研究进展和存在问题1.研究进展目前，我们完成了以下工作：（1）完成手写体字符库的构建，包括多种手写体字符的收集整理和清理等工作。（2）研究并实现了多种特征提取方法，并对其进行了实验研究。（3）设计了基于SVM、KNN、随机森林等多个分类器，并对其进行了参数优化。（4）初步实现了对多个分类器进行组合的工作，并对其进行了实验验证。（5）开始进行系统实现的工作。2.存在问题目前存在的问题主要有：（1）部分分类器的效果不太理想，需要继续进行优化。（2）组合分类器的效果尚未得到进一步的提升，需要继续探索更加有效的组合策略。（3）系统实现方面需要进一步完善。四、下一步工作计划根据研究进展和存在问题，下一步我们将开展以下工作：（1）继续进行分类器的优化，并尝试引入更加先进的方法。（2）进一步探索更加有效的组合策略，提高组合分类器的准

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