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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

近年来，由于识别类型较少，手写字母识别在实际生活中有着重要的应用意义，并且一直得到广泛的重视。由于字母的书写简单、信息量少等因素，导致其在OCR这个领域中成为了较为困难的一类。

国内外研究现状

国内外都已经有大量的学者对文字识别投入了大量的研究。1929年德国科学家多目标遗传算法已被用于手写识别的特征选择，开创了用机器识别文字信号的先河。八十年代以后随着个人计算机的出现，CCD平板式扫描仪的商品化，字符识别得到了蓬勃的发展。许多研究者将人工神经网络、小波变换、分形、模糊理论、SVM等新技术及研究手段引入到OCR技术的研究中，并取得了不错的成果。中国在OCR技术方面起步较晚，近几年来国内对字符识别研究还是相当深入的，也取得了很大的成绩，使系统的识别率不断上升。虽然字符识别研究已经走过了20年的研究历程，但是在识别率和识别速度上仍然很难达到社会的需求，人徐艳相关科学工作者共同努力，可谓任重而道远。

2. 研究的基本内容

在本文的研究中，由于遗传算法拥有能够将复杂问题优化的能力，所以本文将它应用于特征选择。这种方法的优点包括适应多种标准的特征并且准确的分类，以及为了充分表现模式识别问题而拥有的处理庞大数据库的能力。

我们提出了一种混合特征提取的方法，以遗传算法为基础的并且用神经网络作为模式分类的特征子集优选方法。我们基于矩形特征，距离特征，几何特征和局部特征提取了如下文所诉的四个特征集：区域特征、对角线距离、标准偏差以及边缘检测。针对脱机手写体字符识别问题的有效性进行测试，以解决因为笔者不同所产生的笔锋，字体大小和形状的多样性的问题，这里考虑的所有手写体数据都是不受约束的字母，以避免分割的过程。在提高系统的性能方面，功能的选择也起着重要的作用。本文所提出的识别系统的新颖性是，通过混合特征提取技术和遗传算法随机选择特征的功能，使用遗传算法的神经网络分类器，使用该方法可以提高系统的精度，减少系统的计算时间。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

第一阶段：看matlab图像处理和模式识别的书籍，对此进行一定的了解。

第二阶段：查阅国内外文献，丰富相关知识。

第三阶段：利用matlab对图像进行预处理，取得不错的效果。

4. 参考文献

1. 钱稷.基于图像处理的字符识别系统的研究.2007

2. 刘阳.虚拟仪器的现状及发展趋势[j].电子技术应用,1998(4):3~5

3. oliveira lsr, saburin r, bortolozzi f, suen cy (2002) feature selection using multi-objective genetic algorithms for handwritten digit recognition. ieee, pp 568–571