72、中文博客上半部分

中文博客上半部分

一次性中文手写字符识别与多智能体系统共识控制

在当今的人工智能和机器学习领域，中文手写字符识别和多智能体系统的共识控制是两个备受关注的研究方向。本文将深入探讨一次性中文手写字符识别的方法，以及基于模糊模型的多智能体系统在有向拓扑下的共识控制问题。

一次性中文手写字符识别

中文是拥有大量字符的语言之一，且大多数中文字符结构复杂。虽然已有许多关于中文字符识别的研究，但针对少样本数据集的一次性识别研究却相对较少。本文采用深度孪生网络架构进行中文手写字符的一次性识别。

1. 数据集与预处理
   • CASIA HWDB1.1 数据集 ：为解决多类别少样本的识别问题，使用了中国科学院自动化研究所模式识别国家实验室提供的离线中文手写字符数据集 HWDB1.1。该数据集包含 3755 类中文手写孤立字符，训练集和测试集中每类分别有 240 个和 60 个样本，且每类样本由不同书写者生成。
   • 中文字符图像预处理 ：HWDB1.1 的原始图像是不同大小的灰度图像。为了通过孪生模型中的卷积网络提取样本特征，对原始图像进行了调整大小和二值化处理。具体步骤如下：
     • 将图像调整为 82×82 像素，以适应卷积计算。
     • 考虑到颜色相关信息与中文字符识别无关，将阈值设置为 200 对原始图像进行二值化，避免颜色和书写力度对识别的影响。

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