手写数字识别的原理及应用
手写体数字识别研究及系统实现
手写体数字识别研究及系统实现随着人工智能的快速发展，机器学习和深度学习等技术正在飞速发展。
手写体数字识别作为人工智能的一个重要应用领域，正在得到越来越广泛的关注。
手写体数字识别技术的核心是构建一个准确、高效的数字识别算法。
本文将从手写体数字识别的必要性、技术原理、算法实现和应用场景四个方面，探讨手写体数字识别研究及系统实现。
一、手写体数字识别的必要性手写体数字识别的最初应用是在邮政系统中。
随着互联网的普及和电子商务的兴起，手写体数字识别逐渐成为数字图像处理领域的一个重要技术。
手写体数字识别的应用领域非常广泛，例如智能化识别信用卡、护照、身份证、驾驶证、学生证等证件上的手写数字信息，以及检测、追踪和分类许多与手写数字密切相关的信息。
手写体数字识别的技术研究和发展能有效促进数字信息技术的发展，提高数字信息技术在各行各业中的应用。
二、手写体数字识别的技术原理手写体数字识别技术原理主要是数字图像处理技术。
数字图像处理技术是一门研究数字图像的获取、处理、传输和显示的学科，主要包括图像获取、预处理、特征提取与选择、分类与识别等四个方面。
图像获取是数字图像处理技术的第一步，通过将纸质文档或图像数字化，即根据摄影原理或扫描原理将成像的二维图像转换成数字信号。
预处理是指对图像进行增强、滤波、降噪等操作，以使原始图像能够更好地适应后续处理需求。
特征提取与选择是指从图像中提取有助于识别和分类的特征，以还原图像中的数字信息。
分类与识别是指学习和选择分类器，正确分类和识别数字图像。
三、手写体数字识别的算法实现手写体数字识别的算法实现可以分为三个阶段：前端特征提取、分类器设计和后处理。
前端特征提取是将手写数字转换成具有辨别性的数学向量的过程，即将手写数字的图像进行预处理和特征提取，产生用于后续处理的特征向量。
常用的特征提取方法包括灰度直方图、傅里叶描述符、Zernike描述符、矩形描述符等。
分类器设计是定义分类器的类型和参数并进行训练的过程。
手写数字识别技术的研究与应用
手写数字识别技术的研究与应用随着数字化时代的到来，计算机科学的发展、普及和应用已经对传统的生活和工作方式产生了巨大的影响。
手写数字识别技术是计算机视觉和图像处理领域中的一项重要研究课题，它被应用在各个领域中，例如：银行、邮政、电信、医疗等行业。
一、手写数字识别技术的原理及模块手写数字识别技术是指借助计算机和数码设备等电子设备对手写数字进行自动识别的技术。
其核心是将手写数字的图像转化为数字数据，使计算机能够识别、处理和分析这些数字数据，达到自动化操作的目的。
手写数字识别技术的模块包含数据采集、图像处理、特征提取、分类器设计与训练、数字识别等模块。
其中，数据采集模块主要完成手写数字的图像采集和预处理；图像处理模块通过滤波、边缘检测、二值化等算法将原始图像转化为二值化图像，方便后续特征提取的处理；特征提取模块基于统计学、几何学或频域等方法提取图像的特征描述符，用于建立数字识别模型；分类器设计与训练模块依据特征提取模块得到的特征向量，使用机器学习或人工智能算法建立数字分类器，完成数字识别。
二、手写数字识别技术的应用手写数字识别技术的应用广泛，例如：1. 银行行业。
手写数字识别技术可以应用于银行支票的自动识别。
传统的方式是将银行支票通过光学扫描仪等数码设备转化为数字图像，然后借助手写数字识别技术识别出银行支票上的金额和账号等数字信息，进一步实现自动清算和结算。
2. 邮政行业。
手写数字识别技术可以应用于邮件的自动识别。
邮局通过对邮件的图像采集、处理和识别，可以自动识别出信封上的邮编、收信人地址等数字信息，进一步实现邮件的自动分类和派送。
3. 电信行业。
手写数字识别技术可以应用于手机号码的自动识别。
手机销售、充值等业务的过程中，通过相应设备采集手机号码的图像信息，进一步完成数字识别，方便手机业务的自动化操作。
4. 医疗行业。
手写数字识别技术可以应用于医疗处方的自动识别。
由于处方单上的各种信息、药品名称等文字信息都是手写填写的，完成处方单的自动识别、转化和记录有助于提高医疗效率和降低人力成本。
如何利用AI技术进行手写签名识别
如何利用AI技术进行手写签名识别引言：手写签名一直以来都是确认身份的有效方式之一，然而，传统的手动识别方法容易受到主观因素的干扰，且效率低下。
随着人工智能（AI）技术的发展，利用AI技术进行手写签名识别已经成为可能。
本文将介绍利用AI技术实现手写签名识别的原理、方法以及应用场景。
一、手写签名识别的原理1. 数字化转换：首先，将手写签名从纸质或者电子稿件中数字化转换为计算机可以处理的数据格式。
这通常通过扫描仪、摄像头或者数位板等设备来实现。
2. 特征提取：接下来，对于每个数字化的签名样本，需要从中提取关键特征信息。
这些特征可能包括曲线形状、压力分布、速度变化等等。
3. 模型训练：在完成特征提取后，可以使用机器学习算法或神经网络模型进行训练。
这意味着我们需要使用大量标记好的已知签名样本进行模型训练和验证。
4. 签名匹配和分类：最后，在模型训练完成后，我们可以用它来匹配和分类新的手写签名。
这意味着我们可以比较输入签名与已有样本中最接近的一类或多类签名，并给出相应的识别结果。
二、AI技术在手写签名识别中的应用1. 银行金融领域：在银行金融领域，手写签名识别是验证客户身份的重要步骤之一。
利用AI技术进行手写签名识别，可以减少人工操作和提高用户体验。
通过将客户的数字化签名与系统中存储的原始样本进行匹配，银行可以快速确认用户身份并授权交易。
2. 法律事务：在法律领域，合同和文件上的手写签名具有法律效力。
利用AI技术进行手写签名识别，能够提供更加可靠和准确的证据以支持法庭判决。
此外，在电子文档时代，将电子文件上的手写签名数字化并进行识别，使得合同的签署过程变得更加高效和安全。
3. 公司管理：在公司管理中，员工可能需要频繁地使用手写签名来处理各类文件、申请等等。
利用AI技术进行手写签名识别，可以避免手动处理的低效率和错误率，并加快整个工作流程。
同时，这也保证了公司文件的完整性和安全性。
三、利用AI技术进行手写签名识别的挑战尽管手写签名识别在现代社会中具有重要意义，但是其实现仍然面临一些挑战。
手写数字识别的原理及应用-Read
手写数字识别的原理及应用林晓帆丁晓青吴佑寿一、引言手写数字识别(Handwritten Numeral Recognition)是光学字符识别技术(Optical Character Recognition,简称OCR)的一个分支，它研究的对象是：如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。
在整个OCR领域中，最为困难的就是脱机手写字符的识别。
到目前为止，尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就，但距实用还有一定距离。
而在手写数字识别这个方向上，经过多年研究，研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广，为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。
二、研究的实际背景字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（如：汉字，英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并推出了很多应用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类信息的核心技术是手写数字识别。
这几年来我国开始大力推广的“三金”工程在很大程度上要依赖数据信息的输入，如果能通过手写数字识别技术实现信息的自动录入，无疑会促进这一事业的进展。
因此，手写数字的识别研究有着重大的现实意义，一旦研究成功并投入应用，将产生巨大的社会和经济效益。
三、研究的理论意义手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题，也有着重要的理论价值：1.阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号，对手写数字识别的研究基本上与文化背景无关，这样就为各国，各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。
在这一领域大家可以探讨，比较各种研究方法。
2.由于数字识别的类别数较小，有助于做深入分析及验证一些新的理论。
这方面最明显的例子就是人工神经网络（ANN）------相当一部分的ANN模型和算法都以手写数字识别作为具体的实验平台，验证理论的有效性，评价各种方法的优缺点。
手写数字识别的研究与应用
手写数字识别的研究与应用一、概述手写数字识别是计算机视觉和模式识别领域的重要研究内容，具有广泛的应用前景。
随着信息化和数字化的发展，手写数字识别技术在银行票据处理、邮政编码识别、税务表单处理、移动支付以及智能设备交互等方面发挥着越来越重要的作用。
手写数字识别的主要任务是将手写输入的数字转化为计算机可理解的数字信息。
由于手写数字存在书写风格多样、笔迹变化大、书写不规范等问题，使得手写数字识别成为一项具有挑战性的任务。
研究手写数字识别的算法和技术，提高识别的准确性和鲁棒性，具有重要的理论价值和实际应用意义。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的手写数字识别方法取得了显著的进步。
这些方法通过构建复杂的网络结构，自动学习手写数字的特征表示和分类器，从而实现了较高的识别性能。
同时，随着大数据和计算资源的不断丰富，基于深度学习的手写数字识别方法在实际应用中也越来越广泛。
本文旨在探讨手写数字识别的研究与应用，首先介绍手写数字识别的基本原理和常用方法，然后分析深度学习在手写数字识别中的应用及最新进展，最后讨论手写数字识别在实际场景中的应用案例和未来发展趋势。
通过本文的研究，期望能够为手写数字识别领域的研究者和应用开发者提供一定的参考和借鉴。
1. 手写数字识别的背景与意义随着信息技术的飞速发展，数字化、自动化和智能化已经成为现代社会的重要特征。
在这一背景下，手写数字识别技术应运而生，成为人工智能和计算机视觉领域的重要研究方向。
手写数字识别技术的主要目标是将手写输入的数字信息自动转换为计算机可识别的数字编码，从而实现信息的快速、准确录入和处理。
手写数字识别的研究具有重要意义。
它在实际应用中具有广泛的需求。
例如，在金融、邮政、税务、交通等领域，大量手写数字信息需要被快速、准确地录入和处理。
手写数字识别技术能够大大提高这些工作的效率和准确性，减少人为错误和劳动强度。
手写数字识别技术的研究有助于推动人工智能和计算机视觉领域的发展。
如何使用AI技术进行手写识别
如何使用AI技术进行手写识别手写识别是一项基于人工智能（AI）技术的重要应用，它可以将手写文本转换为可编辑的电子文字。
在过去，手写识别需要大量的人力和时间来完成，但随着AI技术的进步，现在可以使用智能算法和机器学习来实现自动化的手写识别。
本文将介绍如何使用AI技术进行手写识别，并探讨其应用领域和挑战。
一、手写识别原理1. 基于图像处理的方法：这种方法首先将手写文本扫描或拍摄成数字图像，然后通过图像处理算法提取文字特征，并将其转换为可编辑的文本。
这种方法常用于OCR（Optical Character Recognition）系统中。
2. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了巨大突破。
基于深度学习的手写识别方法使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等模型进行训练，通过对大量标注数据集进行学习，实现对手写文字的准确识别。
二、使用AI进行手写识别的步骤1. 数据预处理：将手写文本转换成数字图像是进行手写识别的第一步。
可以使用扫描仪、拍照设备或者相机来获取手写文本图像，并通过图像处理算法进行降噪、增强对比度等操作，以提高后续的识别准确率。
2. 模型训练：基于深度学习的手写识别需要构建一个合适的网络模型，并使用大量的标注数据集进行训练。
这些数据集通常包含大量不同字体、大小和风格的手写文本样本，用于训练模型以适应各种情况下的手写文字。
在训练过程中，可以使用反向传播算法和优化器来调整模型参数，使其逐渐提高准确率。
3. 测试与验证：在模型训练完成后，需要利用测试数据集对模型进行验证和评估。
测试数据集应该包含与训练数据集不同的样本，以更好地了解模型的泛化能力和准确性。
通过不断迭代优化模型参数并评估性能，可以达到最佳识别效果。
4. 实际应用：完成模型验证后，可以将其应用于实际场景中。
无论是数字签名验证、自动表单填充还是电子化文档管理，手写识别技术都能够极大地提高工作效率和准确性。
利用深度学习技术进行手写体数字识别
利用深度学习技术进行手写体数字识别近年来，由于深度学习技术的不断发展和普及，人工智能领域的应用也越来越广泛，其中手写体数字识别技术就是一个典型的应用场景。
手写体数字识别技术是指通过计算机对手写数字进行自动识别的过程，这项技术已经广泛应用于金融、医疗等领域。
在这篇文章中，我们将探讨利用深度学习技术进行手写体数字识别的原理和方法，并分析其在实际应用中的优势和局限性。
一、手写体数字识别技术的原理手写体数字识别技术的核心是特征提取和分类器设计两个方面。
在特征提取方面，传统方法采用的是手工设计的特征提取算法，例如Zernike moments，SIFT等。
这些方法需要专业领域知识和丰富经验，并且对不同的数据集需要不同的特征提取算法。
然而，随着深度学习技术的发展，我们可以通过神经网络自动学习特征，从而摆脱了手工设计特征的麻烦。
在分类器设计方面，传统方法采用的是一些传统的分类器，例如支持向量机，随机森林等。
这些分类器需要手工调参，并且对于不同的数据集需要不同的分类器。
然而，深度学习技术可以在一定程度上解决这个问题，因为深度神经网络对于各种类型的分类问题具有很好的适应性。
二、深度学习技术在手写体数字识别中的应用深度学习技术已经成为了手写体数字识别领域中的热门技术，例如使用卷积神经网络（CNN）进行手写体数字的分类。
卷积神经网络通过卷积操作将输入的图像特征进行提取，然后将其送入全连接层进行分类。
这种方法已经被广泛应用于手写体数字识别的研究和实践中，并取得了很好的效果。
除此之外，深度学习技术可以借鉴自然语言处理领域的技术，例如使用循环神经网络（RNN）进行手写体数字序列的识别。
循环神经网络可以处理变长的序列数据，因此可以非常适合于手写数字序列的识别。
这种方法已经被广泛应用于手写体数字识别的研究和实践中，并取得了不错的效果。
在实际应用中，手写体数字识别技术面临着一些挑战，例如传感器噪声、字体变体、旋转、尺度缩放等问题。
手写识别技术的工作原理
手写识别技术的工作原理手写识别技术是一种能够将手写文本转化为可识别文字的技术，它在各个领域都有广泛的应用，例如电子签名、笔记记录等。
其工作原理可以分为预处理、特征提取和识别三个步骤。
首先，预处理是手写识别技术的第一步。
在预处理过程中，需要对手写图像进行一系列的处理操作，以提高识别的准确性。
首先，需要对手写图像进行二值化处理，将图像转化为黑白两色的像素点。
接着，对图像进行噪声消除和平滑处理，以去除图像中的干扰线、杂点等。
此外，还需要进行归一化处理，将不同尺寸和角度的手写文本进行统一化，以便后续的识别处理。
接下来，特征提取是手写识别技术的关键一步。
在这一步中，需要从手写图像中提取出具有代表性的特征信息，并将其转化为可供机器学习算法进行分析和识别的数据形式。
常见的手写特征包括笔画的起始点和结束点、曲线的形状、交叉点的位置等。
这些特征可以通过一系列的图像处理算法和数学模型来提取，例如边缘检测、Hough变换、模板匹配等。
特征提取的目标是通过将手写文本转化为一组代表性的数字特征，以使机器能够准确地识别和理解手写内容。
最后，识别是手写识别技术的最后一步。
在这一步中，利用机器学习算法或人工智能模型对提取到的特征进行分析和识别。
常见的识别算法包括支持向量机、神经网络、决策树等。
这些算法可以通过训练和学习的过程，建立起一个识别模型，从而能够对输入的手写特征进行分类和识别。
识别的结果可以是一个字符、一个词语甚至一段文字，这取决于识别模型的具体设计和训练。
总结起来，手写识别技术的工作原理是通过预处理、特征提取和识别三个步骤，将手写文本转化为可识别的文字。
预处理过程主要是对手写图像进行预处理，以提高识别的准确性；特征提取是从手写图像中提取出代表性的特征信息；识别是利用机器学习算法和人工智能模型对提取到的特征进行分析和识别。
通过这一系列的处理过程，手写识别技术可以实现对手写文本的准确识别和理解，为人们提供便捷的文字输入方式。
- 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)。
手写数字识别的原理及应用林晓帆丁晓青吴佑寿一、引言手写数字识别(Handwritten Numeral Recognition)是光学字符识别技术(Optical Character Recognition,简称OCR)的一个分支，它研究的对象是：如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。
在整个OCR领域中，最为困难的就是脱机手写字符的识别。
到目前为止，尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就，但距实用还有一定距离。
而在手写数字识别这个方向上，经过多年研究，研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广，为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。
二、研究的实际背景字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（如：汉字，英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并推出了很多应用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类信息的核心技术是手写数字识别。
这几年来我国开始大力推广的“三金”工程在很大程度上要依赖数据信息的输入，如果能通过手写数字识别技术实现信息的自动录入，无疑会促进这一事业的进展。
因此，手写数字的识别研究有着重大的现实意义，一旦研究成功并投入应用，将产生巨大的社会和经济效益。
三、研究的理论意义手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题，也有着重要的理论价值：1.阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号，对手写数字识别的研究基本上与文化背景无关，这样就为各国，各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。
在这一领域大家可以探讨，比较各种研究方法。
2.由于数字识别的类别数较小，有助于做深入分析及验证一些新的理论。
这方面最明显的例子就是人工神经网络（ANN）------相当一部分的ANN模型和算法都以手写数字识别作为具体的实验平台，验证理论的有效性，评价各种方法的优缺点。
3.尽管人们对手写数字的识别已从事了很长时间的研究，并已取得了很多成果，但到目前为止机器的识别本领还无法与人的认知能力相比，这仍是一个有难度的开放问题（Open problem)。
4.手写数字的识别方法很容易推广到其它一些相关问题棗一个直接的应用是对英文这样的拼音文字的识别。
事实上，很多学者就是把数字和英文字母的识别放在一块儿研究的。
四、研究的难度数字的类别只有十种，笔划又简单，其识别问题似乎不是很困难。
但事实上，一些测试结果表明，数字的正确识别率并不如印刷体汉字识别正确率高，甚至也不如联机手写体汉字识别率高，而只仅仅优于脱机手写体汉字识别。
这其中主要原因是：第棧值淖中涡畔⒘亢苄。
煌中捶ê?B>字形相差不大，使得准确区分某些数字相当困难；第二，数字虽然只有十种，而且笔划简单，但同一数字写法千差万别，全世界各个国家各个地区的人都用，其书写上带有明显的区域特性，很难完全做到兼顾世界各种写法的极高识别率的通用性数字识别系统。
另外，在实际应用中，对数字识别单字识别正确率的要求要比文字要苛刻得多。
这是因为，数字没有上下文关系，每个单字的识别都事关重要，而且数字识别经常涉及的财会、金融领域其严格性更是不言而喻的。
因此，用户的要求不是单纯的高正确率，更重要的是极低的、千分之一甚至万分之一以下的误识率。
此外，大批量数据处理对系统速度又有相当的要求，许多理论上很完美但速度过低的方法是行不通的。
因此，研究高性能的手写数字识别算法是一个有相当的挑战性的任务。
五、学习和测试样本库的选择正如前一部分提到的，手写数字的写法带有明显的地区性和民族性，因而选择一个可供系统训练和测试使用的样本库是手写数字识别研究的重要基础之一,对识别系统的性能也有重要的影响。
研究者对所需的样本库有两种选择：一是自己根据需要建立专门的样本库,二是选用其它机构做好的现成的样本库。
前者的优点是帖近自己的应用,缺点也是明显的：要费相当的精力且代表性很难保证,与其它人的结果不好比较。
因此,现在的趋势是使用有权威性的通用样本库。
目前，比较有代表性的、样本数量较大的手写数字样本库有：(1).NIST数据库，由美国国家标准与技术局收集；(2).CEDAR数据库,是由纽约州立大学Buffalo分校计算机科学系文本分析与识别中完成的邮政编码的样本库；(3).ETL数据库，由日本电工技术研究所收集；(4). ITPT数据库, 由日本邮电通信政策研究所收集。
六、识别系统性能的评价作为一个识别系统,我们最终要用某些参数来评价其性能的高低,手写数字识别也不例外。
评价的指标除了借用一般文字识别里的通常做法外，还要根据数字识别的特点进行修改和补充。
对一个手写数字识别系统，可以用三方面的指标表征系统的性能：正确识别率A=正确识别样本数/全部样本数*100%替代率(误识率)S=误识样本数/全部样本数*100%拒识率R=拒识样本数/全部样本数*100%三者的关系是：A+S+R=100%数字识别的应用中,人们往往很关心的一个指标是“识别精度”,即：在所有识别的字符中，除去拒识字符，正确识别的比例有多大，我们定义:识别精度P=A/(A+S)*100%。
一个理想的系统应是R,S尽量小，而P,A尽可能大。
而在一个实际系统中，S,R 是相互制约的，拒识率R的提高总伴随着误识率S的下降，与此同时识别率A和识别精度P的提高。
因此，在评价手写数字识别系统系统时，我们必须综合考虑这几个指标。
另外，由于手写数字的书写风格、工整程度可以有相当大的差别，因此必须弄清一个指标在怎样的样本集合下获得的。
以上多种因素使得不同系统的性能很难做绝对比较，根据作者从文献中所看到的和在科研实践中的体会，可以认为目前手写数字识别研究的较高水平是：对自由书写的数字，在不拒识时达到96%以上的识别率；在拒识少于15%的样本时，误识率能降到0.1%以下。
（孙靖夷的研究结果？───）七、手写数字的识别方法手写数字识别在学科上属于模式识别和人工智能的范畴。
在过去的四十年中，人们想出了很多办法获取手写字符的关键特征。
这些手段分两大类：全局分析和结构分析。
对前者，我们可以使用模板匹配、象素密度、矩、特征点、数学变换等技术。
这类的特征常常和统计分类方法一起使用。
对后者，多半需要从字符的轮廓或骨架上提取字符形状的基本特征，包括：圈、端点、节点、弧、突起、凹陷、笔画等等。
与这些结构特征配合使用的往往是句法的分类方法。
多年的研究实践表明，对于完全没有限制的手写数字，几乎可以肯定：没有一种简单的方案能达到很高的识别率和识别精度。
因此，最近这方面的努力向着更为成熟、复杂、综合的方向发展。
一方面，研究工作者努力把新的知识运用到预处理，特征提取，分类当中，如：神经网络、数学形态学等。
作者认为，在手写数字识别的研究中，神经网络技术和多种方法的综合是值得重视的方向。
八.基于手写数字识别的典型应用手写数字识别有着极为广泛的应用前景,这也正是它受到世界各国的研究工作者重视的一个主要原因。
下面我们将介绍基于手写数字识别的应用系统的特殊要求，以及一些以手写数字识别技术为基础的典型应用。
(一). 基于手写数字识别的应用系统的特殊要求:尽管手写数字识别与一般的文本(如：汉字，英文等)识别同属于光学字符识别(OCR)的大范畴，从应用的角度出发，手写数字识别应用系统有很多特殊的要求：1.识别精度要达到很高的水平:在一般的文本识别中,信息的冗余较大,有充分的上下文信息,因而对识别的精度要求不是十分高,达到98%-99%就足够了。
而在数字识别中，由于没有上下文关系,数据中的每一位数字都至关重要(试想:在财务报表中,把40,000元认成90,000元,从字符识别的角度仅认错了一个数字,但对用户而言,这是一个绝对不能容许的错误)。
一般来说,这类实用系统的精度至少应在99.9%以上。
前面已经提到,高性能的自由手写数字识别是一个很困难的问题,至今为止还没有什么方法能与人的辨识能力相比,那么在目前的技术水平下,如何满足高精度的要求呢?(1) 要求书写者用规定的字型认真填写,避免使用某些容易造成混淆的变体。
这个限制对用户可能是很不方便的,因为这意味着书写速度的降低和书写习惯的改变,但从整体上,系统的识别水平将有大幅度的提高,能很大程度上提高系统的运行效率。
(2) 提高拒识率。
通过提高拒识率就可以减低误识率，直到达到指定的精度要求。
当然，拒识的增多意味着操作人员的介入的增加，这对用户是极为不利的。
(3) 加入逻辑校验。
在通信系统中,人们常通过加校验码来保证数据的高质量传输,常见的校验码有:奇偶校验,汉明码等。
在基于手写数字的应用系统中,我们也可以采用类似的方法。
不过,这时校验方式应尽量简单,直观,利于填写人快速算出。
2. 对处理速度也有很高的要求:数字识别面对的都是极其大量的数据报表,一般都要求达到每分钟几页到几十页的处理能力(包括扫描到完成识别的全过程)。
而众所周知,处理速度与处理精度是一对矛盾,现在既要达到前面提到的高识别精度,又要有如此之高的速度，无疑增加了系统的设计难度。
不过近年来,硬件水平提高很快,目前市场上已有较低价格,每分钟可扫描10-20页的高性能扫描仪；微机的运算速度更是飞快提高。
这些都为高的处理速度奠定了坚实的基础。
3. 要能批量自动作业。
在一般的文本识别中,多是操作者一页页地送入文本,手工帮助机器进行版面分割(机器的自动分割能力往往是十分有限的)后再开始识别,很难保证高质量的批量自动识别。
而在数字识别系统中这是一个必须做到且应能做到的基本要求。
原因如下:(1) 如果每页的处理都要人手工帮助完成,系统的综合处理速度无法达到要求;(2) 扫描仪的自动进纸(ADF-Automatic Document Feeding)技术已十分成熟;(3) 处理的对象在很多情况下是版面完全相同的大批表格,很容易作到栏目的自动提取。
4. 要有便于批量快速校对修改的手段。
（二）、手写数字识别在大规模数据统计中的应用:在大规模的数据统计(如：行业年检、人口普查等)中，需要输入大量的数据，以前完全要手工输入，则需要耗费大量的人力和物力。
近年来在这类工作中采用OCR技术已成为一种趋势。
因为在这种应用中，数据的录入是集中组织的，所以往往可以通过专门设计表格和对书写施加限制以便于机器的自动识别。
目前国内的大多数实用系统都要求用户按指定规范在方格内填写。
另外，这些系统往往采用合适的用户界面对识别结果做全面的检查，最终保证结果正确无误。
可以看出，这是一类相对容易的应用，对识别核心算法的要求比较低，是目前国内很多单位应用开发的热点。
(三).手写数字识别在财务、税务、金融领域中的应用:财务、税务、金融是手写数字识别大有可为的又一领域。