基于决策层信息融合的手写汉字识别研究的中期报告本研究旨在探究基于决策层信息融合的手写汉字识别方法，通过多模态信息的融合，提升汉字识别的准确率和鲁棒性。研究方法：1.数据集准备：本研究采用CASIA-HWD数据集进行实验，该数据集包含3755个字符类，共19,357个汉字样本。将数据集按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。2.特征提取：本研究采用基于HOG（方向梯度直方图）的图像特征提取方法，将汉字图像转换为特征向量。3.决策层信息融合：本研究采用投票机制对多个分类器的预测结果进行融合，获取最终的判定结果。同时，为了充分利用汉字笔画信息，本研究还采用了基于轮廓的笔画特征进行决策层信息融合。4.实验评估：本研究采用准确率和鲁棒性进行实验评估。准确率指分类器在测试集上的分类正确率，鲁棒性指分类器对噪声和干扰的抗干扰能力。研究进展：1.已完成基于HOG的图像特征提取算法的编写，并实现了分类器的训练与测试。2.已完成决策层信息融合的方法设计，通过投票机制与笔画特征融合提高了识别准确率和鲁棒性。3.实验结果表明，本研究提出的方法在CASIA-HWD数据集上的准确率在90%以上，在鲁棒性方面也有明显提升。下一步研究计划：1.探究更多的多模态信息融合方法，提高汉字识别的准确率和鲁棒性。2.扩充训练集并增加噪声和干扰数据，提高算法的鲁棒性和泛化能力。3.将研究成果应用在实际汉字识别场景中，评估算法的实际效果。