手写数字的识别研究
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。
手写数字识别调研报告
手写数字识别调研报告手写数字识别是一种将手写数字转换为可识别数字的技术，它在现实生活中有着广泛的应用。
本调研报告旨在对手写数字识别的相关技术进行调查研究，并对其应用领域和未来发展进行探讨。
首先，我们对手写数字识别的技术进行了研究。
目前常用的手写数字识别技术包括基于传统机器学习算法的方法和基于深度学习算法的方法。
传统机器学习算法通常使用特征提取和分类器的组合，如支持向量机（SVM）和k最近邻（k-NN）算法。
深度学习算法则通过构建多层神经网络，通过大量数据的训练来实现高准确率的分类。
当前，深度学习算法在手写数字识别方面取得了很大进展。
其次，我们调查了手写数字识别的应用领域。
手写数字识别可以应用于各种场景，如无人驾驶、金融支付、邮件分类等。
在无人驾驶方面，手写数字识别可以帮助车辆识别交通标志和路标，并做出相应的行动。
在金融支付方面，手写数字识别可以应用于支票的自动识别和存储，提高支付效率和精确度。
在邮件分类方面，手写数字识别可以帮助自动邮件分拣系统进行分类，提高邮件处理的效率。
最后，我们对手写数字识别的未来发展进行了讨论。
随着深度学习技术的不断进步，手写数字识别的准确率将不断提高。
此外，随着各种硬件设备的发展，如智能手机、平板电脑等，手写数字识别技术将更加广泛地应用于日常生活中。
另外，结合其他技术如图像处理和自然语言处理，手写数字识别的应用领域将进一步扩展。
综上所述，手写数字识别是一种在现实生活中有广泛应用的技术。
随着技术的不断进步，手写数字识别的准确率将不断提高，并在更多领域得到应用。
未来，我们可以期待手写数字识别技术在各个行业中发挥更大的作用。
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。
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一、绪论手写数字识别技术已成为人工智能领域中的热门研究方向之一。
相较于机器数字识别，手写数字识别具有更广泛的应用领域，例如支票识别、自动化填写表格等。
本文将介绍手写数字识别技术的相关研究与应用。
二、手写数字识别技术的方法手写数字识别技术的方法主要分为两类：基于模板匹配和基于机器学习的方法。
1.基于模板匹配的方法基于模板匹配的方法是将手写数字与已有的数字模板进行匹配，根据相似程度来进行分类。
其基本思想是：建立一个数字库，将每个数字的特征值与库中所有数字的特征值进行比对，找到最相似的一个进行识别。
2.基于机器学习的方法基于机器学习的方法是通过给定数据集进行训练，利用分类器来对未知的手写数字进行分类。
其基本流程包括：数据预处理、特征提取、特征选择、分类器训练和准确率评估。
三、手写数字识别技术的应用手写数字识别技术广泛应用于文书处理、自动化填写表格、支票识别等多个领域。
1.文书处理手写数字识别技术可用于文书中数字信息的提取，实现数字化的管理。
例如，对于医院管理系统，可以通过手写数字识别技术来自动识别病人的身份证号、病历编号等信息，提高工作效率和准确率。
2.自动化填写表格手写数字识别技术能够实现数字的自动化填写，有效地降低工作难度和工作量。
例如，在工厂生产数据的记录中，可以利用手写数字识别技术快速识别并记录生产数量、时间和工序等信息，减少错误率和误操作。
3.支票识别现代银行系统中，支票识别是重要的自动化处理环节之一。
支票手写数字识别技术可以通过光学字符识别技术，将手写的支票号码和金额进行自动识别，降低错误率和时间成本。
四、手写数字识别技术的评估手写数字识别技术的评估主要从分类准确度和计算时间两个方面进行评估。
分类准确度是衡量手写数字识别技术准确性的重要指标。
准确率的高低与训练数据集的数据质量、特征选择的合理性有关。
计算时间是评估手写数字识别技术性能的指标。
在实际应用中，计算时间速度快是提高处理效率的重要因素之一。
手写数字体自动识别技术的研究现状
手写数字体自动识别技术的研究现状1. 引言1.1 背景介绍手写数字体自动识别技术是一门研究如何让计算机能够准确识别手写数字的技术，它在数字图像处理和模式识别领域具有重要的应用价值。
随着数字化时代的到来，手写数字体自动识别技术在各个领域得到了广泛的应用，比如自动识别银行支票上的手写金额、识别手写地址信息等。
这种技术的发展可以大大提高工作效率，减少人力成本，提升工作质量。
手写数字体自动识别技术的研究意义主要体现在以下几个方面：它可以解决大量手写数字信息的识别和处理问题，方便人们进行信息检索和管理；它可以为计算机视觉和模式识别领域提供一个重要的研究方向，推动这些领域的发展；它可以为人工智能和机器学习技术的发展提供一个重要的实践场景，促进这些技术的应用和改进。
手写数字体自动识别技术在当今数字化时代具有重要的研究意义和应用前景，其发展将进一步推动数字化技术的发展，提高人们的工作效率和生活质量。
1.2 研究意义手写数字体自动识别技术的研究意义在于提高数字图像处理的效率和准确性。
随着数字化时代的发展，手写数字体自动识别技术在各个领域都有着广泛的应用，如邮政编码识别、手写文字识别、银行支票处理等。
而准确识别手写数字体不仅可以提高工作效率，还可以避免人为错误，提升数据处理的准确性。
随着人工智能和机器学习技术的不断进步，手写数字体自动识别技术的应用范围也在不断扩大，对于推动数字化转型、提高生产效率、改善用户体验等方面都具有重要意义。
对手写数字体自动识别技术进行深入研究和探索，不仅可以提升技术水平，还可以为各行各业的数字化转型和发展提供有力支持。
2. 正文2.1 手写数字体自动识别技术的发展历程手写数字体自动识别技术的发展历程可以追溯到上世纪六十年代。
在那个时期，研究人员开始着手研究如何利用计算机来识别手写数字。
最初的方法是基于特征提取和模式识别的技术，通过提取数字的特征点和形状来进行分类识别。
这种方法存在着很多局限性，识别准确率较低。
手写体数字识别技术的研究与应用
手写体数字识别技术的研究与应用随着数字化时代的到来，手写体数字识别技术越来越被广泛应用于各个领域。
对于数字化转型和智能化发展而言，手写体数字识别技术无疑是一个非常重要的领域。
本文将从手写体数字识别技术的概念、发展历程、技术原理、应用场景等方面进行介绍和分析。
一、手写体数字识别技术的概念手写体数字识别技术是指通过计算机对手写数字进行识别并转化为数字形式的技术。
随着信息化时代的发展，手写体数字识别技术越来越受到关注，尤其是在金融、电信、医疗等领域的应用越来越广泛。
二、手写体数字识别技术的发展历程手写体数字识别技术的发展可以追溯到上世纪50年代。
当时，美国贝尔实验室的研究人员通过图像处理技术和模式识别方法，成功地实现了手写体数字的自动识别。
随着计算机硬件和软件的不断发展，手写体数字识别技术得到了进一步的提升和完善。
20世纪90年代，笔记本电脑和手写数字板的出现，使得手写体数字识别技术得到了更广泛的应用。
近年来，随着深度学习技术的发展，手写体数字识别技术的准确率和处理速度得到了进一步提升。
三、手写体数字识别技术的技术原理手写体数字识别技术主要是通过数字化光学扫描仪、数字图像处理、特征提取和分类识别等步骤来完成的。
手写体数字图像首先被传输到计算机中，并通过数字图像处理技术进行预处理，除去背景干扰、二值化等操作。
随后，根据数字图像的特征，如笔画轮廓、角度、区域形状等，进行特征提取，并将其转化为数字特征向量。
最后，通过分类识别方法，如kNN、SVM、神经网络等，将数字图像识别为数字形式。
四、手写体数字识别技术的应用场景手写体数字识别技术的应用场景非常广泛，如手写数字签名验证、银行支票扫描与识别、护照和身份证等证件识别等。
在金融领域，手写体数字识别技术可应用于支票清算、账单打印和身份认证等方面。
在医疗领域，手写体数字识别技术可以对医生的处方进行识别和解析，从而提高病人用药的安全性。
此外，手写体数字识别技术还可以应用于智能手机、平板电脑等移动设备上，提高用户输入效率。
手写数字体自动识别技术的研究现状
手写数字体自动识别技术的研究现状手写数字体自动识别技术是近年来人工智能领域中的一个重要研究方向，其在数字化时代有着广泛的应用。
本文将从研究现状、主要方法和存在问题等方面进行探讨。
一、研究现状手写数字体自动识别技术起源于20世纪60年代，经过多年的研究发展，已经取得了很大的进展。
当前的研究主要集中在以下几个方面：1. 数据集构建和拥有大规模的手写数字数据集是研究的基础。
MNIST数据集是最早也是最经典的手写数字数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本。
还有SVHN数据集、EMNIST数据集等，这些数据集的出现为手写数字体自动识别的研究提供了宝贵的资源。
2. 主要方法目前，手写数字体自动识别的主要方法有基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法两类。
基于传统机器学习的方法主要包括特征提取和分类器两个步骤。
常用的特征提取方法有HOG（Histogram of Oriented Gradients）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）等，分类器有SVM（Support Vector Machine）、KNN（K-Nearest Neighbor）等。
这类方法的优点是简单易懂，计算量较小，但识别准确率相对较低。
基于深度学习的方法则是近年来的研究热点，主要采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
CNN具有深层次的网络结构，能够自动学习特征，并且具有良好的鲁棒性和识别准确率。
目前，LeNet、AlexNet、VGG-Net、GoogLeNet等经典的CNN模型在手写数字体自动识别中得到广泛应用。
3. 应用场景手写数字体自动识别技术在很多领域都有广泛的应用，如邮政编码识别、手写数字识别考试答题卡、银行支票自动处理等。
这些应用不仅提高了工作效率，也改善了人们的生活质量。
二、存在问题虽然手写数字体自动识别技术已经取得了很大的进展，但还存在一些问题有待解决：1. 数据集的多样性问题。
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四、手写体数字识别中特征值提取技术
统计特征提取
计算机要把人类识别物体时的这种黑箱式的映像表达出来，一般式有两
个步骤完成的：第一步,以适当的特征来描述物体，第二步，计算机执行某种
运算完成的映像。此过程实际上就是传统的统计模式识别进行物体识别时所采 用的一般方法，具体来说就是特征提取和分类函数的设计的问题，而特征提取
三、手写体数字识别系统概述
2） 特征提取阶段 由于原始数字图像数据量大，冗余信息较多，一般不进行直接识 别，而是进行提取有效特征数据、压缩数据，然后再进行识别。换句 话说特征提取是为了去除图像信息中对分类没有帮助的部分，将图像 信息集中到几个有代表性的特征上来的过程。特征值的提取一般包括： 笔画、拓扑点、结构突变点、投影形状、点（端点、连点、三叉点、 四叉点、垂直交点，水平交点等）、弧、连通区域、凸凹形状、环、 字符整体轮廓、检查必要的基元是否存在、不可有的基元是否出现等 特征。
手写数字识别
手写数字识别（Handwritten Numeral Recognition，简称 HNR）是OCR的一个分支，它的任务是把手写阿拉伯数字（如0，1，
2，……，9）通过非键盘方式输入到计算机中，以便作进一步的处理
和应用，给计算机建立视觉系统，自动辨识人用笔写在介质上的数字。 它属于模式识别、人工智能的一个重要分支，涉及到模式识别和图像
1） 预处理阶段 在获取原始数字图像过程中，由于光照、背景纹理、镜头分辨率、 拍摄角度等原因，难免会造成图像失真并带有噪声。由于这些噪声的 影响，如果对获取得到的数字图像进行直接处理的话通常不能得到满 意的结果，因此在获取原始数字图像后，需要对图像进行预处理。对 于字符识别的预处理过程一般包括：滤波去噪、二值化、字符切分、 图像校正、归一化处理。经过预处理后的图片不仅能够有效滤除噪声， 并且能够将不同的大小、倾斜角度的字符进行归一化到一个固定大小， 对大量数据进行压缩处理。预处理阶段在该系统中是一个很重要的阶 段。预处理效果的好坏会直接影响到整个系统的性能。
手写数字的识别研究 及其特征提取技术
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一、字符识别及手写数字识别技术概述 二、手写数字识别的难点 三、手写体数字识别系统概述 四、手写体数字识别中特征值提取技术
1、结构特征提取
2、统计特征提取
一、字符识别及手写数字识别技术的概念
一、字符识别及手写数字识别技术的概念
字符识别
光学字符识别（Optical Character Recognition，简称OCR） 是20世纪20年逐步发展起来的一门自动化技术，是图像处理与模式识 别领域的一个重要分支。其目的就是通过扫描、摄像等光学输入方式
是问题难点和关键所在。因此如果特征已知，就可以利用现有的数学理论来指
导设计映像函数。然而，对于特征的选择和提取，却没有可遵循的理论来指导， 我们很难比较一个物体中哪些特征是实质性，哪些特征是代表性的，哪些特征 可能是不重要或与识别无关紧要的，这些都需要大量的实验和理论指导。经过 人们在这方面的大量研究工作，提出了一些统计特征提取方法。
四、手写体数字识别中特征值提取技术
结构特征提取
虽然字符的笔划特征受字体、字形大小等影响较小，是识别字符的良好
特征，但可惜笔划特征对实际的书写文本来说比较难稳定的提取。通常，用基
于笔划段作为特征能较好的解决这一困难。采用结构特征提取方法的难点在于 笔划或笔段等基元的准确提取。虽然提取笔划或笔段的方法已有多种，但他们
三、手写体数字识别系统概述
4） 判别处理阶段 当分类完成后，为了保持系统的识别性能，通常需要对识别结果 作一次判别处理，认为该结果是否被接收还是拒绝。这个阶段可以根 据具体的应用来设计不同的判别决策。例如，在金融数字的识别中， 要求错误识别率相当高，那么在判别处理时严格限制接收条件就可以 降低识别的错误率。
处理、人工智能、统计决策理论、模糊数学、组合数学、信息论、计
算机等学科；同时也涉及心理学等，是介于基础研究与应用研究之间 的一门综合性的技术，在办公室、机器翻译等方面具有重大实用意义。
二、手写数字识别的难点
二、手写数字识别的难点
在一般情况下，当涉及到数字识别时，人们往往 要求识别系统有很高的识别精度，特别是有关金融的 数字识别时，如支票中填写的金额部分，更是如此。 因此针对这类问题，就要求手写数字识别系统具有高 可靠性和高识别率。总结数字识别的难点主要在于以 下几方面。
四、手写体数字识别中特征值提取技术
统计特征提取
从统计模式识别的观点来看，字符识别实际上是一个模式分类问题，人
对自然物体的识别，是建立在对该物体进行学习、特征分析的基础上的，计算 机模式识别的过程与人的识别过程有着相似的地方。实际上就是一种通过学习 或者其它方法，形成一个记忆知识库，进行模式识别时，清晰地表达出一种从 物体通过学形成的记忆库，对识别的物体进行一种黑箱式的映像，从记忆 库中找出相匹配的类别。
四、手写体数字识别中特征值提取技术
四、手写体数字识别中特征值提取技术
特征提取是整个字符识别系统的关键，识别算法 是根据选取特征的种类来进行选择的。所选取的特征 是否是稳定，是否代表一类字符的特点，是系统识别 率的高低关键。 手写体字符特征提取的方法可分为结构特征和统 计特征两种，下面就分别简单介绍这两种特征提取方 法的特点与一般方法。
三、手写体数字识别系统概述
3） 分类识别阶段 分类识别是数字识别的关键步骤之一，它是指分类器依据特征提 取阶段抽取的特征，就送入分类器中做最后的字符分类识别。该环节 现在普遍采用的是基于神经网络和模板匹配两种模式。考虑到神经网 络能够很好的容忍字符的形状变换、噪声的影响。因此，在分类其中， 我们将提取到的特征值输入到已经训练好的神经网络中进行分类识别。
将汉字报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，将图
形、表格的图像进行保存，再利用文字识别技术将图像内的文字或表 格中的资料一律变成计算机能识别的文字，以便于计算机的管理维护。
它能够减少存储容量、通讯交流的信息、循环利用已识别出的文字以
及节省因键盘输入而浪费的人力、物力、财力和时间。
一、字符识别及手写数字识别技术的概念
三、手写体数字识别系统概述
三、手写体数字识别系统概述
不同的识别系统，在具体处理一幅待识别图像时， 处理的步骤可能并不完全相同。但是就一般情况看， 一个完整的OCR识别系统可分为：原始图像获取，预 处理，特征抽取，分类识别和判别处理等模块。
原始图像获取 预处理 特征提取
识别结果
判别处理
分类识别
三、手写体数字识别系统概述
四、手写体数字识别中特征值提取技术
结构特征提取
采用结构特征提取字符进行结构分析从而达到识别的目的，是一种非常
直观的方法，其思想与人认字的原理有点相像，但又有所不同。其基本思想是：
字符可以逐级分解成部件、笔划乃至笔段，识别时可以自底向上，由像素得到 笔段，由笔段结合成笔划，由笔划构成部件，由部件组成字符，逐级分析字符
都是基于图像处理的方法，截然不同于人根据知识和经验而做出的视觉处理。
单纯建立在图像处理方法上的笔段分析只能十分机械的按图像就事论事，结果 提取到的笔段难免与人的判别不完全一致。这种情况在存在连笔、断笔、模糊 等场合尤为不可避免。所以，书写畸变对结构特征分析法有着不可忽视的影响。 因此，寻求稳定可靠的笔段提取方法仍然是当前有待进一步研究的课题。
图像的结构，根据各元素的属性、数量及其互相关系，便可以判定待识字符。
目前研究比较成熟，效果较好的是基于笔划和基于笔段分析的手写体字符识别。
四、手写体数字识别中特征值提取技术
结构特征提取
对不同的字符手写样本，尽管人书写风格千变万化，然而笔划与笔划之
间的位置关系，以笔划为基元的字符的整体拓扑结构是不变的。人认字就是抓 住了这些本质不变的特征，因此能适应不同的书写风格的文字。所以，基于笔 划来自动识别字符一直是手写体字符识别研究的一类主要研究方法。
二、手写数字识别的难点
难点
1、阿拉伯数字的字型信息量很小，不同数字写法字形相差又不大，使得准确 区分某些数字相当困难； 2、数字虽然只用10种，而且笔画简单，但书写上带有明显的地域特性，同一 数字写法千差万别，不同地域的人写法也不相同，所以很难做到兼顾各种写法 的极高识别率的通用型数字识别系统； 3、在实际应用中，对数字的单字识别正确率的要求要比文字要苛刻得多。这 是因为，文字组合一般都存在上下文关系，但数字组合存在极少的或没有上下 文关系，所以每个孤立数字的识别都至关重要； 4、由于脱机手写数字的输入只是简单的一幅图像，它不像联机输入那样可以 从物理输入设备上获得字符笔画的顺序信息，因此脱机手写数字识别是一个更 有挑战性的问题。
Thank you
2014.10
模式识别研讨课