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联机藏文手写识别特征提取方法研究的任务书
一、任务背景
藏文是汉藏语系中的一种文字系统，主要分布在中国西藏、青海、四川等地以及印度、不丹等周边国家。作为一种非常特殊的语言和文字系统，藏文的书写方式与我们常见的拉丁文、汉字等存在很大的差异。因此，在实际应用中对藏文的OCR识别技术研究一直是热点问题之一。
传统基于规则的OCR方法，需要结合先验的字母形状规则来对字符进行识别。但是由于藏文具有多样的字形和语法规则，难以根据规律进行统一的识别。因此，传统的OCR方法难以应用于藏文的识别领域。近年来，通过深度学习技术的发展，深度学习方法已经得到了广泛的应用。然而，深度学习方法需要大量的标注数据进行训练，但是目前市面上的藏文标注数据数量非常有限，这也是影响深度学习方法推广的主要因素之一。
综上所述，目前在藏文文本识别领域面临着许多挑战和难点问题，需要在数据处理、特征提取、模型设计等方向上进行深入探究，以实现对藏文的快速、准确的识别。
二、任务目标
本次任务旨在研究在联机文本识别领域中，如何对藏文手写数据进行有效的特征提取，以能够对其进行有效的识别。任务目标包括：
1.探究藏文手写数据中的特征信息，包括形态、笔画等方向进行分析，构建出能够反映这些信息的特征提取方法。
2.将提取后的特征进行聚类和分类，得到有效的特征空间。
3.根据提取特征训练出高效的模型，实现对藏文数据的联机识别。
三、任务计划
1.数据采集
通过调查，从藏文字体数据库中获取手写藏文字符的数据，并进行数据预处理，包括数据的缩放、旋转、扭曲和去噪处理等。
2.特征提取
根据数据的特点，采用基于形态学、笔画分析等方法进行特征提取，并对提取后的特征进行分析和优化，确保最终的特征能够有效地反映出手写字符的信息。
3.特征空间构建
采用聚类和分类等方法，将提取后的特征映射到特征空间中，并进行空间的分析和优化，确保特征空间具有良好的区分度，能够更好地区分不同的字符。
4.模型设计
根据构建出的特征空间，选用适合的模型结构，利用深度学习技术进行训练，得到高效、准确的识别模型。
5.实验评估
使用构建出的识别模型对数据集进行验证，分析模型的性能，包括准确率、召回率、F值等指标，并进行对比实验，评估提取特征和识别模型的效果。
四、任务成果
本次任务的主要成果包括：
1.手写藏文字符特征提取方法
通过探究藏文字符手写数据的特点和规律，提出有效的特征提取方法，能够对手写文字的形态和笔画等特征进行提取，并反映表达出这些特征。
2.特征空间构建与优化
利用聚类和分类等方法将提取后的特征映射到特征空间中，对特征空间进行优化，确保其具有良好的区分度和稳定性。
3.高效藏文OCR识别模型
在构建出的特征空间上，采用深度学习技术进行训练，得到高效、准确的藏文OCR模型，并在数据集上进行了有效的验证。
4.技术报告
本次任务完成后，将会撰写技术报告，详细阐述特征提取、特征空间构建、模型设计、实验评估等关键步骤，并对最终的结果进行分析和总结，为后续的藏文OCR研究提供参考。