(完整版)基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现毕业设计
手写数字识别系统的设计与实现
手写数字识别系统的设计与实现随着数字化时代的到来，智能化已经成为了趋势，人工智能的发展需要更精准有效的数据判别处理。
实现手写数字识别系统，可以广泛应用于智能交互、机器人、OCR等领域。
本文将描述手写数字识别系统的设计和实现过程。
一、系统设计手写数字识别系统输入手写数字图像，输出代表数字的数值。
总体设计思路如下：1.数据采集与存储用户输入手写数字图像后，通过归一化等方法去除噪点，存储为图片格式，可以使用20x20像素，黑白二值化的PNG格式存储。
2.特征提取与向量化将图片转化为向量，提取手写数字特征。
常用的特征提取方法是SIFT描述符提取和HOG特征提取，本文采用HOG特征提取方法。
基本步骤如下：a. 图像预处理：将彩色图片转化为灰度图片b. 局部块划分：将图片分为若干块c. 计算梯度直方图：对每一个块进行梯度直方图的计算d. 归一化：将梯度直方图归一化，得到HOG向量3.分类模型及算法采用深度学习神经网络模型进行分类，训练集采用MNIST公开数据集，由于输入的都是28*28的黑白图片，最后需要对数据进行调整，不符合识别输入数据的标准，将输入大小调整为20*20。
采用神经网络库tensorflow，设计softmax回归模型，定义交叉熵损失函数并使用梯度下降法或Adam优化算法最小化损失。
4.模型评估和调优使用测试集对模型进行评估，计算准确率、精度、召回率、F1值等，并采用正则化、dropout等技术对模型进行优化和调整。
5.系统集成与优化将OCR识别模型和手写数字识别系统进行整合，并加入人机交互的界面设计，实现常规数字识别等操作。
二、系统实现整套系统使用python语言实现，通过tensorflow实现深度神经网络模型的训练和预测。
主要步骤如下：1.数据采集与存储：从kaggle网站上下载手写数字数据集，并使用python pandas库对数据集进行处理和存储，确保数据安全、方便、快速可靠的存储和使用。
理工科毕业设计范文
理工科毕业设计范文毕业设计是学生在大学阶段完成自己专业学习的重要环节之一，它旨在让学生通过独立思考、独立设计和实践操作等一系列过程，培养其综合运用所学知识和能力解决问题的能力，并为进一步深入学习和就业做好充分准备。
下面是一篇理工科毕业设计范文，供参考。
题目：基于机器学习的手写数字识别系统设计与实现摘要：本文介绍了一种基于机器学习的手写数字识别系统设计和实现方法。
该系统使用MNIST手写数字数据集进行训练和测试，并采用Python编程语言和Scikit-learn机器学习库进行开发。
在系统开发过程中，我们首先对数据集进行了预处理和特征提取，并采用支持向量机算法进行分类和预测。
实验结果表明，该系统能够高效地对手写数字进行准确识别，具有较高的实用价值和应用前景。
关键词：机器学习；手写数字识别；支持向量机；Python1.引言手写数字识别是人工智能技术应用的一个重要领域，它广泛应用于自动化识别、计算机视觉、人机交互等领域。
传统的手写数字识别方法基于特征提取和分类器设计，但这种方法需要手工提取特征，缺乏普适性和可扩展性。
近年来，随着深度学习和机器学习技术的不断发展，基于神经网络的手写数字识别方法逐渐成为研究热点。
本文旨在介绍一种基于机器学习的手写数字识别系统设计和实现方法，以提高识别准确率和效率。
2.相关技术2.1 机器学习机器学习是人工智能领域中最有前途和最实用的技术之一。
它旨在让计算机通过数据学习规律和模式，从而更好地完成任务。
通常，机器学习可以分为有监督学习、无监督学习和增强学习三种类型，其中有监督学习是手写数字识别问题的主要解决方法。
2.2 手写数字识别数据集MNIST是一个基于手写数字的图像数据集，由60,000个训练样本和10,000个测试样本组成。
每个样本大小为28*28像素，表示0-9十个数字之一。
该数据集是手写数字识别领域最为常用和基础的数据集之一，可供研究者进行算法研究和评估。
2.3 支持向量机支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习算法，可用于分类和回归问题。
基于深度学习的手写数字识别系统设计毕业设计
基于深度学习的手写数字识别系统设计毕业设计基于深度学习的手写数字识别系统设计一、引言在信息时代的今天，数字识别技术在各个领域都有广泛的应用，尤其是在金融、安防、物流等行业中，数字识别系统扮演着重要的角色。
然而，传统的手写数字识别方法在复杂场景下往往效果不佳。
为了提高数字识别的准确性和稳定性，本毕业设计将基于深度学习技术设计一个手写数字识别系统。
二、系统架构手写数字识别系统主要由以下几个模块组成：数据集准备、特征提取、模型训练和模型评估。
下面将对每个模块进行详细介绍。
2.1 数据集准备为了构建一个准确的手写数字识别系统，我们需要一个包含大量手写数字样本的数据集。
本设计将使用MNIST数据集，该数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本为28x28像素的灰度图像。
2.2 特征提取在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种有效的特征提取方法。
本设计将使用一个经典的CNN架构，包括卷积层、池化层和全连接层。
卷积层用于提取图像的局部特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于将提取到的特征与标签进行映射。
2.3 模型训练在特征提取模块构建完成后，我们需要对模型进行训练。
本设计将使用反向传播算法（Backpropagation，BP）来更新模型的参数，以减小模型的预测误差。
同时，为了避免过拟合问题，我们将采用Batch Normalization和Dropout等技术进行模型的正则化。
2.4 模型评估为了评估手写数字识别系统的性能，我们将使用测试集对模型进行评估。
评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
准确率指模型正确预测样本的比例，精确率指模型正确预测为正样本的比例，召回率指模型正确预测出正样本的比例，F1值综合考虑了精确率和召回率。
三、实验与结果为了验证基于深度学习的手写数字识别系统的效果，我们使用Python编程语言和TensorFlow深度学习框架进行实验。
基于神经网络的手写字符识别系统设计与优化
基于神经网络的手写字符识别系统设计与优化手写字符识别是指通过计算机视觉技术将手写的字符转化为计算机可识别的数字或字母。
神经网络作为一种常用的机器学习算法，已被广泛应用于手写字符识别系统中。
本文将围绕如何设计和优化基于神经网络的手写字符识别系统展开论述。
首先，设计一个基于神经网络的手写字符识别系统需要考虑以下几个关键步骤：数据集的预处理、网络架构的选择、模型训练和优化。
在数据集的预处理阶段，首先收集足够多的手写字符样本，并将其进行标注。
然后，对这些样本进行图像处理，例如去噪、灰度化、归一化等，以提高模型的鲁棒性和准确性。
此外，可以采用数据增强技术如旋转、缩放、平移等操作，扩充训练样本的多样性，以提高模型的泛化能力。
接下来，选择合适的神经网络架构对手写字符进行识别。
常用的神经网络包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
针对手写字符识别任务，通常选择卷积神经网络作为基础架构，因其在图像处理领域具有较好的性能。
可以选用已经在手写字符识别任务上得到验证的经典网络，如LeNet-5、AlexNet、ResNet等，也可以通过网络调整和改进来满足特定需求。
在模型训练阶段，需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并采用适当的损失函数和优化算法对模型进行训练。
常用的损失函数有交叉熵损失、均方误差等，优化算法包括梯度下降法、Adam等。
此外，可以采用学习率衰减、正则化、dropout等技术来缓解过拟合问题，进一步提升模型的泛化能力。
在模型训练完成后，需要对模型进行评估和优化。
可以使用准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的性能，并针对性地进行优化。
优化的方法包括调整超参数（如学习率、批量大小、网络深度等）、集成学习、模型融合等。
此外，还可以尝试一些先进的技术来提升手写字符识别系统的性能。
例如，可以引入循环神经网络来处理序列信息，利用注意力机制来提高对关键特征的关注度，使用迁移学习来适应不同场景的手写字符识别等。
手写体数字识别系统的设计与实现
手写体数字识别系统的设计与实现1. 简介手写体数字识别系统是指能够通过计算机对手写数字进行自动识别的一种系统，是人工智能领域的重要应用之一。
本文将介绍一个基于卷积神经网络的手写体数字识别系统的设计与实现。
2. 数据集首先，我们需要收集手写数字图像作为训练数据和测试数据。
可以使用已有的开源数据集，如MNIST数据集，也可以自己手写一些数字进行图像采集。
经过数据预处理和清洗后，我们得到了包含10000张28x28像素的手写数字图像作为训练集，5000张图像作为测试集。
3. 模型设计本文使用了一个卷积神经网络模型进行手写数字识别。
该模型包括三个卷积层、三个池化层和两个全连接层。
3.1 卷积层和池化层卷积层可以通过滑动一个卷积核提取图像的重要特征，池化层则可以进行特征的降维和压缩。
同时，使用卷积层和池化层可以大大减少参数数量，加快模型训练速度。
3.2 全连接层全连接层通过将所有卷积层和池化层的输出展开为一维向量，再进行分类，得出预测结果。
全连接层参数量较大，容易出现过拟合和训练时间长的问题。
3.3 Dropout过拟合是机器学习中的常见问题，为了避免模型过拟合，我们使用了dropout方法。
dropout是指在训练过程中以一定的概率随机选择一些节点并将其权重设置为0，这样可以让模型更加健壮。
4. 实现模型的实现使用Python语言和Keras深度学习框架。
我们将数据集的图像转换为28x28的矩阵，并进行归一化处理。
接着，我们定义了一个卷积神经网络模型，并进行模型的编译和训练。
训练过程中，我们使用了Adam优化器和交叉熵损失函数，并进行了10轮的迭代训练。
实际测试中，该模型的准确率达到了98%以上。
5. 结论本文介绍了一个基于卷积神经网络的手写体数字识别系统，并实现了该系统。
该模型在测试集上取得了很好的识别效果，能够对手写数字进行准确识别。
同时，我们也讨论了卷积神经网络中的关键概念和技术要点，希望读者能够对深度学习和计算机视觉有更深入的了解。
手写数字识别系统的设计与实现
手写数字识别系统的设计与实现一、绪论随着机器学习及神经网络技术的发展，人工智能正在不断向更广泛的领域渗透，尤其是在图像处理领域。
手写数字识别系统也因此应运而生，被广泛应用于各种场景中，例如验证码识别、手写板输入、银行支票识别等。
本文将介绍一种手写数字识别系统的设计与实现，以帮助读者深入了解该领域的技术。
二、系统设计本手写数字识别系统采用支持向量机（SVM）算法。
系统开发基于Python编程语言和OpenCV图像处理库进行，共分为以下四个模块：2.1 数据采集模块数据采集模块通过获取手写数字原始图像，采集大量的训练数据集和测试数据集。
该模块通过调用计算机的摄像头进行数据采集，将原始图像转化为数字图像，表示手写数字的像素。
在采集数据时，需要注意手写数字应该尽可能接近正方形，大小需要尽量一致，以保证后续的数字处理和识别效果。
数据采集完成后，需要对采集到的数据进行分类标注，即手写数字的分类，一般采用数字0-9进行标注。
2.2 特征提取模块在特征提取模块中，我们需要将数字图像转化为一组数字特征，以便于后续的数字图像比较和分类识别。
目前最常用的数字特征是手写数字的边界轮廓。
该模块通过调用OpenCV库中的边界检测函数获取数字的边界轮廓。
检测出轮廓后，我们可以使用等高线函数对其进行平滑处理，再通过描绘轮廓的关键点获取有效特征向量。
2.3 训练模型模块在训练模型模块中，我们需要将已经提取出的数字特征向量和其分类标注进行学习，训练得到一个能够正确识别数字的模型。
本系统采用了支持向量机（SVM）算法来实现数字的分类识别。
SVM算法有着很好的泛化性能和分类性能，并且适用于高维特征的数据集。
在训练模型时，我们首先对原始数据进行归一化处理，使其在相同量级内。
然后使用SVM训练模型，通过交叉验证的方式调整模型超参数，以达到最优分类效果。
2.4 数字识别模块数字识别模块是手写数字识别系统最核心的部分。
在该模块中，输入待识别的数字，对它进行特征提取，然后将其送入训练得到的SVM分类模型中进行分类，最终输出数字的识别结果。
基于神经网络的手写数字识别算法设计与实现
基于神经网络的手写数字识别算法设计与实现手写数字识别是计算机视觉和人工智能领域的经典问题之一。
在过去的几十年中，神经网络被广泛应用于手写数字识别任务，并取得了显著的成果。
本文将介绍一种基于神经网络的手写数字识别算法的设计和实现。
一、介绍手写数字识别是指将手写的数字图像转化为计算机可识别的数字。
目前，神经网络是最常用的用于手写数字识别的算法之一。
神经网络可以通过训练样本学习并自动提取特征，从而实现对手写数字的识别。
二、算法设计1. 数据集准备手写数字识别算法的训练离不开一个具有标签的大型数据集。
常用的数据集包括MNIST和自定义的数据集。
在这里，我们选择使用MNIST数据集作为训练和测试数据。
2. 神经网络结构设计神经网络的结构是手写数字识别算法的核心。
传统的神经网络结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层的神经元数量为输入图像的像素数，输出层的神经元数量为0-9的10个数字。
隐藏层的数量和每一层的神经元数量可以根据实际需求进行设计。
3. 特征提取神经网络可以通过前向传播的过程自动地提取输入图像的特征。
这些特征可以帮助神经网络更好地理解和区分不同的手写数字。
4. 权重训练神经网络中的权重是连接不同神经元之间的参数。
通过反向传播算法，可以根据损失函数来优化权重参数。
训练的目标是使神经网络能够准确地预测输入图像的数字标签。
5. 模型评估在训练完成后，我们需要对模型进行评估。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。
这些指标可以帮助我们了解模型在不同情况下的性能。
三、算法实现手写数字识别算法的实现可以使用编程语言如Python、MATLAB 等。
以下是一种Python实现的伪代码：```pythonimport numpy as np# 神经网络结构设计input_size = 784hidden_size = 100output_size = 10# 权重初始化w1 = np.random.randn(input_size, hidden_size) w2 = np.random.randn(hidden_size, output_size) # 前向传播def forward(x):# 输入层到隐藏层z1 = np.dot(x, w1)h1 = sigmoid(z1)# 隐藏层到输出层z2 = np.dot(h1, w2)out = sigmoid(z2)return out# 反向传播def backward(x, out, y):# 计算损失函数的导数delta2 = (out - y) * sigmoid_derivative(out)# 更新权重w2 -= learning_rate * np.dot(h1.T, delta2)w1 -= learning_rate * np.dot(x.T, np.dot(delta2, w2.T) * sigmoid_derivative(h1))# 模型训练for epoch in range(num_epochs):for i, (x, y) in enumerate(train_data):# 前向传播out = forward(x)# 反向传播backward(x, out, y)# 模型评估correct = 0total = 0for x, y in test_data:out = forward(x)prediction = np.argmax(out)if prediction == y:correct += 1total += 1accuracy = correct / total```四、总结本文介绍了基于神经网络的手写数字识别算法的设计和实现。
基于卷积神经网络的手写体数字识别
基于卷积神经网络的手写体数字识别（1）问题的提出图14.1 手写识别输入方法手写识别能够使用户按照最自然、最方便的输入方式进行文字输入，易学易用，可取代键盘或者鼠标（图14.1）。
用于手写输入的设备有许多种，比如电磁感应手写板、压感式手写板、触摸屏、触控板、超声波笔等。
把要输入的汉字写在一块名为书写板的设备上（实际上是一种数字化仪，现在有的与屏幕结合起来，可以显示笔迹）。
这种设备将笔尖走过的轨迹按时间采样后发送到计算机中，由计算机软件自动完成识别，并用机器内部的方式保存、显示。
（2）任务与目标①了解卷积神经网络（CNN）的基本原理、LeNet-5相关算法和应用框架；②掌握运用人工智能开源硬件及Caffe库设计智能应用系统的方法，掌握Python语言的编程方法；③应用人工智能开源硬件和相关算法设计一个基于CNN的手写体数字识别系统，实现对手写体数字0~9的识别；④针对生活应用场景，进一步开展创意设计，设计具有实用价值的手写体数字识别应用系统。
（3）知识准备1）卷积和子采样去卷积一个输入的图像（第一阶段是卷积过程就是用一个可训练的滤波器fx，得到卷积层输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map），然后加一个偏置bx。
Cx子采样过程是指，邻域4个像素求和变为一个像素，然后通过标量W加权，再增加偏置b，然后通过一个Sigmoid激活函数，产生一个缩小1/4的特征映射。
图Sx+1如图14.2所示为卷积和子采样过程。
图14.2 卷积和子采样2）使用传统机器学习与深度学习方法的比较使用机器学习算法进行分类包含训练和预测两个阶段（图14.3）：训练阶段，使用包含图像及其相应标签的数据集来训练机器学习算法；预测阶段，利用训练好的模型进行预测。
图像分类是经典的人工智能方法，采用机器学习的方法，需要先进行模型参数训练，训练阶段包括两个主要步骤：①特征提取。
在这一阶段，利用领域知识来提取机器学习算法将使用的新特征。
HoG和SIFT是图像分类中常使用的参数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中南大学本科生毕业论文（设计）题目基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现目录摘要 (Ⅰ)ABSTRACT (Ⅱ)第一章绪论 (1)1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 (1)1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 (3)1.3 论文结构简介 (4)第二章手写体数字识别 (5)2.1手写体数字识别的一般方法及难点 (5)2.2 图像预处理概述 (6)2.3 图像预处理的处理步骤 (6)2.3.1 图像的平滑去噪 (6)2.3.2 二值话处理 (7)2.3.3 归一化 (8)2.3.4 细化 (10)2.4 小结 (11)第三章特征提取 (12)3.1 特征提取的概述 (12)3.2 统计特征 (12)3.3 结构特征...................................... 错误!未定义书签。
3.3.1 结构特征提取............................. 错误!未定义书签。
3.3.2 笔划特征的提取........................... 错误!未定义书签。
3.3.3 数字的特征向量说明....................... 错误!未定义书签。
3.3 知识库的建立.................................. 错误!未定义书签。
第四章神经网络在数字识别中的应用..................... 错误!未定义书签。
4.1 神经网络简介及其工作原理...................... 错误!未定义书签。
4.1.1神经网络概述[14]........................... 错误!未定义书签。
4.1.2神经网络的工作原理....................... 错误!未定义书签。
4.2神经网络的学习与训练[15]......................... 错误!未定义书签。
4.3 BP神经网络.................................... 错误!未定义书签。
4.3.1 BP算法.................................. 错误!未定义书签。
4.3.2 BP网络的一般学习算法 (14)4.3.3 BP网络的设计 (15)4.4 BP学习算法的局限性与对策 (19)4.5 对BP算法的改进 (20)第五章系统的实现与结果分析 (22)5.1 软件开发平台 (22)5.1.1 MATLAB简介 (22)5.1.2 MATLAB的特点 (22)5.1.3 使用MATLAB的优势 (23)5.2 系统设计思路 (23)5.3 系统流程图 (24)5.4 MATLAB程序设计 (24)5.5 实验数据及结果分析 (25)结论 (27)参考文献 (28)致谢 (30)附录 (31)摘要手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。
因此，对数字识别的研究具有理论和应用的双重意义。
人工神经网络识别方法是近年该研究领域的一种新方法，该方法具有一些传统技术所没有的优点：良好的容错能力、分类能力强、并行处理和自学习能力，并且是离线训练和在线识别的。
这些优点使它在手写体字符的识别中能对大量数据进行快速实时处理，并达到良好的识别效果。
由于手写体数字识别难于建立精确的数学模型,所以本文采用BP神经网络对这一问题进行处理。
神经网络模式识别的一个关键步骤是预处理和特征提取，对于手写体数字识别，本文采用了一种基于结构特征和统计特征的提取方法，并用程序实现了这一特征提取过程。
通过测试，本识别系统对于较规范的手写体数字的识别达到了很好的识别效果。
关键词：手写体数字识别，特征提取，人工神经网络，MATLABABSTRACTHandwritten character recognition is a very important and active research in pattern recognition. Theoretically, it is not an isolated technique. It concerns with the problem that all the other areas of pattern recognition must confronted; practically, being a kind of information processing measured, character recognition background and vast need of market. Thus, it is of both theoretical and practical significance.Artificial neural network recognition method is a new method of the research field in recent years, and this method -line recognizing. All thesemerits contribute its perfect performance in timely manner.It’s difficult to make accurate mathematics model for numeral recognition, so BP neural networks is used recognition are preprocessing and feature subset selection. In this paper, algorithm of feature subset selection basing on structural characteristics and statistical characteristics adopted in numeral recognition, and the process of feature subset selection realized in program.Recognition system in this paper in random numeral by test. Keyword: numeral recognition, feature extraction, artificial neural network, MATLAB第一章绪论1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状模式识别[2]是六十年代初迅速发展起来的一门学科。
由于它研究的是如何用机器来实现人(及某些动物)对事物的学习、识别和判断能力，因而受到了很多科技领域研究人员的注意，成为人工智能研究的一个重要方面。
一个模式识别系统的基本职能是对系统所要处理的模式归属于哪一类做出判别，从该系统的模式输入到系统做出判别之间，主要包括信息检测、预处理、特征提取和分类几大环节。
字符识别是模式识别领域中的一个非常活跃的分支。
一方面是由于问题本身的难度使之成为一个极具挑战性的课题；另一方面，是因为字符识别不是一项孤立的应用技术，其中包含的模式识别领域中其他分支都会遇到的一些基本和共性的问题。
从50年代开始，许多的研究者就在这一研究领域开展了广泛的探索并为模式识别的发展产生了积极的影响。
字符识别，从采用的输入设备来分，可分为脱机识别（又称为光学字符识别Optical Character Recognition ,OCR）和联机识别，脱机字符又分为印刷体和手写字符识别，从对书写者要求来分，手写字符又分为限制性和非限制性的手写字符识别。
在联机手写字符识别中，计算机能够通过与计算机相连的手写输入设备获得输入字符笔划的顺序、笔划的方向以及字符的形状，所以相对OCR来说它更容易识别一些。
但联机字符识别有一个重要的不足就是要求输入者必须在指定的设备上书写，然而人们在生活中大部分的书写情况是不满足这一要求的，比如人们填写各种表格资料，开具支票等。
如果需要计算机去认识这些已经成为文字的东西，就需要OCR技术。
比起联机字符识别来，OCR不要求书写者在特定输入设备上书写，它可以与平常一样书写，所以OCR的应用更为广泛。
OCR所使用的输入设备可以是任何一种图像采集设备，如扫描仪、数字相机等。
通过使用这类采集设备，OCR系统将书写者已经写好的文字作为图像输入到计算机中，然后由计算机去识别。
由于OCR的输入只是简单的一副图像，它就不能像联机输入那样比较容易的从物理上获得字符笔划的顺序信息，因此OCR是一个更具挑战性的问题。
脱机字符识别（OCR）分为印刷体OCR和手写OCR。
印刷体字符比手写体字符少了随机性，它的识别相对容易些，难点已经不在识别环节，而在于字符的分割上。
印刷体识别的错误绝大多数都是错误的分割引起的[3]。
对于手写体OCR，无论是联机还是脱机识别，手写体的识别都要经历由限制性手写体识别到非限制性手写体识别两个阶段。
本文将以手写体数字为代表，讨论非限制性手写体字符的识别。
脱机字符识别的研究最早始于上个世纪六十年代，是为了应付汉英翻译的需要。
八十年代后的研究重心转移到脱机手写字符的识别上。
对于小类别数的字符集如数字、字母的识别，已经可以做到对书写不加任何的限制。
非限制性手写OCR的研究始终以阿拉伯数字为主导。
这事因为，第一，十个阿拉伯数字是全世界的一套通用字符。
第二，在数字的许多应用场合，如报表、账单、支票等，手写体还难以被印刷体所替代，而且对识别的可靠性要求极高。
三，由于类别数少，所以模式识别中的许多方法研究均可以以数字识别作为实验背景。
对脱机手写体字符的研究，人们由简单集成笔画密度、笔画方向和背景特征方法过渡到特征匹配方法，进而过渡到结合神经网络方法，随着对识别可靠性要求的提高，九十年代以后，多分类器集成方法成为了一个研究重点。
1.2神经网络在手写体数字识别中的应用目前，随着计算机的迅速发展，性能价格比的不断提高，模式识别技术已经从理论探讨为主发展到大量的实际应用，人们将更多的注意力开始转向那些用于语音、图像、机器人以及人工智能等的模式识别实际问题。
解决这些问题的关键是需要进行复杂而庞大的实时数据处理，而现有计算机的存贮容量及计算复杂性的局限，使得真正实时化的应用受阻。
这种面向实时应用的模式识别问题促使人们开始将并行处理的神经网络[4]应用到模式识别，而神经网络模式识别技术又将模式识别实时应用推进了一大步，手写体数字识别就是这种应用的一个很重要的领域。