摘要
手写体数字识别作为光学字符识别领域的重要分支，在票据自动化处理、邮政编码识别等方面具有广泛的应用价值。
本文首先介绍了手写体数字识别的研究背景及意义，并概述了常见的特征提取方法和识别算法，如基于方向特征的提取方法、基于统计特征的提取方法，以及支持向量机、卷积神经网络等。
接着，本文重点阐述了国内外手写体数字识别的研究现状，详细分析了不同方法的优缺点和适用场景。
最后，对该领域未来的发展趋势进行了展望，包括在线手写识别、多语言混合识别等方向。
关键词：手写体数字识别；特征提取；识别算法；卷积神经网络；深度学习
手写体数字识别是指利用计算机自动识别手写的阿拉伯数字0到9。
这是一个模式识别问题，其目标是将手写数字图像分类到正确的数字类别。
手写体数字识别系统通常包括以下几个步骤：
1.数据采集:收集大量的手写数字样本，建立数据库。
2.预处理:对采集到的数字图像进行去噪、归一化等预处理操作，提高识别效果。
3.特征提取:从预处理后的图像中提取能够表征数字形状和结构的关键信息，如方向特征、统计特征等。
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