基于识别反馈机制的多粘连字符分割与识别的开题报告1.研究背景与意义多粘连字符出现在实际应用中较为常见，比如中文中的“北美自贸区”和“美国自由贸易区”中的“美区”就是一种多粘连字符。在OCR（OpticalCharacterRecognition）技术中，多粘连字符分割与识别一直是一个难点问题。传统的OCR方法在处理多粘连字符时常常会出现分割错误、识别错误等问题，使得OCR的性能大打折扣，常常需要人工干预进行后期修正，效率低下、成本高昂。针对这个问题，本文将基于识别反馈机制，提出一种新的多粘连字符分割与识别方法。该方法通过引入识别反馈机制，避免了传统方法中分割错误的情况，有效提高了多粘连字符的识别准确率，极大地提高了OCR的整体性能。2.研究内容和方法本文将采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行实验。具体研究内容和方法如下：（1）建立多粘连字符的识别模型，并引入识别反馈机制本文将使用卷积神经网络（CNN）对多粘连字符进行特征提取，再将其输入到循环神经网络（RNN）中进行识别。同时，基于识别反馈机制，将OCR得到的结果作为反馈信息，与原始数据进行综合处理，从而解决多粘连字符分割错误的问题。（2）针对多粘连字符的特征提取优化方法为了提高多粘连字符的特征提取精度，本文将探索一系列基于深度学习的特征优化方法，如特征选择、特征提取、特征降维等。同时，将针对不同类型的多粘连字符进行特征提取的优化策略，以达到最佳的识别效果。（3）针对多粘连字符的分割方法针对多粘连字符的分割方法是本文研究的重点之一。本文将探索基于CNN和RNN的分割方法，同时结合识别反馈机制，避免传统OCR方法中分割错误的情况，从而提高识别准确率。3.预期研究成果本文的预期研究成果如下：（1）建立了一种基于识别反馈机制的多粘连字符分割与识别模型，有效提高了OCR的整体性能。（2）探索了一系列基于深度学习的特征优化方法，提高了多粘连字符的特征提取精度。（3）设计了一种基于CNN和RNN的多粘连字符分割方法，减少了传统OCR方法中分割错误的情况，从而提高了识别准确率。4.研究计划与进度安排本文的研究计划和进度安排如下：（1）第一年：收集多粘连字符数据集，建立基于识别反馈机制的多粘连字符分割与识别模型。（2）第二年：探索基于深度学习的特征优化方法，提高多粘连字符的特征提取精度。（3）第三年：设计针对多粘连字符的分割方法，并进行实验，验证研究成果。（4）第四年：实验结果分析和总结，论文撰写和提交。5.参考文献[1]Shi,B.,Bai,X.,&Yao,C.(2016).Anend-to-endtrainableneuralnetworkforimage-basedsequencerecognitionanditsapplicationtoscenetextrecognition.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,39(11),2298-2304.[2]Liu,B.,He,Y.,Wang,X.,Bai,S.,Zhan,Y.,&Zhang,X.(2020).RethinkingofConvolutionalNeuralNetworksforSceneTextRecognition.IeeeAccess,8,189636-189645.[3]Rodriguez-Serrano,J.A.,Gomez-Perez,A.,&Rodriguez-Gonzalez,A.(2018).Improvingcaptcharecognitionwithcharactersegmentationfeedback.Neurocomputing,292,149-159.