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藏文联机手写识别若干算法研究的任务书
任务书：藏文联机手写识别若干算法研究
一、任务背景和意义
藏文是我国的少数民族文字之一，其特点是笔画丰富、符号复杂，因此，其手写字体辨识难度较大。为了更好地推动藏文信息化建设，提高藏文信息处理的精度和效率，现有必要开展藏文联机手写识别算法的研究，探索并优化识别算法，以实现自动识别和数据化处理。
二、主要研究内容和思路
本研究的主要任务是分析藏文手写字符的特点，研究并优化相关算法，设计可实现高鲁棒性和鲁棒性的藏文联机手写识别模型。具体来说，本研究将从以下几点展开：
1.数据集采集和预处理
本研究将获取一定量的手写藏文字符样本，通过数据预处理技术对其进行多种处理方式，如图像去噪、旋转、平移、缩放等。这样有利于提高识别效率和准确率，减小误差率。
2.特征提取和选择
在数据集采集和预处理的基础上，我们将采用常用的特征提取算法，将样本转换为特定的特征向量，为下一步分类任务提供数据支持。此外，为减小维数和消除冗余，我们将采用经典的特征选择技术，如Lasso、Correlation-basedFeatureSelection(CFS)等，以提高分类准确率和泛化能力。
3.分类器设计和优化
在特征提取和选择的基础上，我们将采用多样的分类器，如支持向量机(SVM)、k-近邻(KNN)、决策树(DecisionTree)等，进行分类实验，并对分类器性能进行评估。在此基础上，我们将对分类器进行优化，如改进特征提取算法、优化分类器参数、融合多个分类器等，以达到更高的识别准确率和鲁棒性。
三、研究计划和预期成果
本研究的时间安排如下：
第一阶段（1-2周）：数据集采集和预处理，搜集相关文献。
第二阶段（2-3周）：特征提取和选择，确定分类器。
第三阶段（3-4周）：分类器设计和优化，进行实验。
第四阶段（1周）：实验结果分析。
本研究期望取得以下成果：
（1）完成藏文手写字符数据集的采集和预处理。
（2）设计和优化多个分类器，并得到对应的算法模型。
（3）分析和比较多个分类器的性能指标，如识别准确率、召回率、F1得分等。
（4）探索并采用一些新的算法或模型，提高识别准确率和鲁棒性。
（5）发表相关学术论文。
四、组织实施和预算
本研究的组织实施由指导教师负责指导，研究人员实验室完成数据采集、特征提取和算法实验等具体工作，研究人员负责撰写研究报告和相关学术论文。预计全程需要的经费为15万元，由课题承担单位负责提供。
五、研究团队和贡献
本研究团队是由一名博士生、一名硕士生和一名本科生组成，其中，博士生主要负责算法研究和方案设计，硕士生主要负责实验评估和数据分析，本科生主要负责数据采集和预处理工作。本研究预计在该领域取得一定的技术创新和理论贡献，为推动藏文信息化建设和提高藏文信息处理效率作出一定的贡献。