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基于多特征融合SVM的古汉字图像识别研究的中期报告 1. 研究背景和意义 中文汉字是目前世界上最为独特和复杂的书写系统之一，其历史悠久，文化内涵丰富，因此在文化传承、历史研究以及语言学研究等方面都有很大的重要价值。而古汉字是汉字演化发展的重要阶段，其数量众多，形态复杂，难以辨认，因此，古汉字的自动识别技术具有重要的研究意义和应用价值。 目前，古汉字的识别技术主要分为两大类：基于统计的方法和基于人工神经网络的方法。前者主要是通过对字形特征进行统计学分析，建立统计学模型来实现古汉字识别；后者则利用人工神经网络对古汉字进行特征提取和分类识别。然而，这两种方法都存在着一定的局限性，统计学方法依赖于对大量数据的建模，而神经网络方法又往往需要大量训练数据和复杂的网络结构。因此，基于多特征融合的支持向量机（SVM）方法成为了一种有前景的古汉字图像识别方法。 2. 研究内容和方法 本研究采用基于多特征融合的SVM方法进行古汉字图像识别，具体步骤如下： （1）对古汉字图像进行预处理，包括二值化、去除噪声等操作。 （2）选取多种特征进行提取，包括基于HOG特征、LBP纹理特征以及形态学特征等。 （3）将提取的不同特征进行融合，并利用统计学方法对融合后的特征进行降维处理。 （4）利用SVM进行分类训练，并对测试样本进行分类识别。 （5）评估识别结果及性能，优化识别算法。 3. 取得的进展和成果 目前，我们已经完成了古汉字图像的预处理和多种特征的提取，并且利用统计学方法对不同特征进行了融合和降维处理。同时，我们还开展了大量的实验研究，利用SVM对融合后的特征进行分类训练，并对测试样本进行了分类识别。在评估识别结果及性能方面，我们采用了准确率、召回率等指标，取得了不错的实验结果。 总体而言，本研究通过基于多特征融合的SVM方法对古汉字图像进行识别，提高了识别的准确率和稳定性，并且可以对不同类别的古汉字进行有效的分类识别。这将有助于推动古汉字自动识别技术的进一步发展和应用。