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藏文联机手写识别若干算法研究的综述报告
藏文联机手写识别是一项具有挑战性的任务，利用计算机自动识别人们手写的藏文字符，可以为藏区信息技术的普及和发展提供重要的支持。本综述报告将对目前常用的藏文联机手写识别算法进行归纳和总结，希望能为相关领域研究人员提供参考和借鉴。
1.特征提取算法
特征提取是藏文手写识别的关键之一，常用的特征提取算法主要有灰度共生矩阵（GLCM）、灰度共生网格（GLG）、Gabor滤波器、离散小波变换等。其中灰度共生矩阵算法比较常用，其思想是通过计算图像中像素之间灰度的关系，提取图像的纹理特征。GLG算法是将图像划分为一定大小的网格，并计算网格间的灰度共生矩阵，从而得到图像的特征向量。Gabor滤波器是一种可以对图像进行多方向频带分解的算法，可以提取图像的多尺度多方向特征。离散小波变换则是将图像进行多尺度分解，得到图像的低频和高频特征。
2.分类算法
特征提取后，需要将所得特征向量输入分类器进行分类。常用的分类算法有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、K近邻算法（KNN）等。SVM是基于结构风险最小化的思想，具有较好的分类效果。ANN模拟人脑神经元的结构和功能，能够处理复杂的模式识别任务。KNN算法则是根据测试样本的特征向量，找到离它最近的k个训练样本，通过对这k个样本的分类结果进行统计，得到测试样本的分类结果。
3.结合算法
除了单一算法外，结合不同算法可以更好地提高识别准确率。常用的结合算法有融合算法和串联算法。融合算法是将不同的分类器得到的结果进行加权平均，得到最终的分类结果，比如投票法、层次聚类法等。串联算法是将不同的特征提取算法和分类算法串联在一起，构成一个完整的识别系统。
综上所述，藏文联机手写识别涉及多个步骤，包括特征提取、分类和结合等。不同算法各有优缺点，应根据识别任务的要求选择合适的算法或算法组合。针对藏文联机手写识别的研究还有许多挑战，如手写字体的多样性、噪声干扰等问题，需要继续深入探索和研究。