基于SVM增量學習的聯機中文手寫字符識別研究的開題報告_第1頁
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基于SVM增量學習的聯機中文手寫字符識別研究的開題報告一、研究背景手寫字符識別是智能化、自動化的一個重要領域，被廣泛應用于銀行票據識別、郵政編碼、班級考試等多個領域。而中文手寫字符識別因其字符種類較多、復雜度較高，是手寫字符識別領域的難點之一。目前，對于中文手寫字符識別的研究主要集中在離線字符識別上，即在固定的訓練集上進行訓練，并在測試集上進行測試。但實際應用中，系統需要根據實時輸入的手寫字符進行識別，即需要進行在線學習（或稱增量學習）。支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）是一種廣泛使用的機器學習算法，其具有較強的分類能力、可泛化性高、只需存儲少量支持向量等優點，在手寫字符識別中也有著較好的應用效果。而在實際應用中，隨著用戶輸入字符種類的不斷增加，需要對現有的SVM模型進行增量學習，以保證系統的準確性。因此，本研究旨在探究基于SVM的增量學習方法，實現聯機中文手寫字符識別。二、研究內容和研究方法1.研究內容本研究旨在探究基于SVM的增量學習方法，實現聯機中文手寫字符識別。具體研究內容如下：（1）研究中文手寫字符識別的基本原理和相關算法。（2）探究基于SVM的增量學習方法，分析其優缺點。（3）設計實驗，對比傳統離線學習方法和增量學習方法在中文手寫字符識別中的效果。2.研究方法本研究將采用以下研究方法：（1）文獻研究法：對目前中文手寫字符識別的基本原理和相關算法進行系統學習、總結和歸納。（2）實驗研究法：設計實驗平臺，分別采用傳統離線學習方法和增量學習方法進行中文手寫字符識別，并比較它們的識別率、學習效率等指標。三、預期研究成果和意義1.預期研究成果（1）掌握中文手寫字符識別的基本原理和相關算法。（2）探究基于SVM的增量學習方法，研究其優缺點。（3）設計實驗平臺，對比兩種學習方法在中文手寫字符識別中的效果。2.預期研究意義（1）對于中文手寫字符識別領域的學術研究具有一定的指導意義。（2）對于實際應用中需要進行增量學習的中文手寫字符識別系統，提供了一種新的解決思路。（3）拓展了SVM在手寫字符識別領域的應用范圍，提高了分類準確率和學習效率。四、研究計劃和進度安排研究計劃和進度安排如下：一、文獻綜述：2021年3-4月二、算法研究：2021年4-8月三、實驗設計與實現：2021年9-11月四、數據分析與論文撰寫：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1.MohriM,RostamizadehA,TalwalkarA.FoundationsofMachineLearning[M].Cambridge,MA,USA:TheMITPress,2018.2.張林,牛世聞.支持向量機:理論、算法、應用[C].北京：科學出版社,2019.3.遲佳楠.基于SVM的手寫中文字符識別[D].北京科技大學,2017.4.王馨,

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