摘要
手写数字识别作为光学字符识别领域的重要分支，长久以来一直是模式识别领域的热门研究方向。
其在票据自动化处理、邮政编码自动识别等方面具有广泛的应用价值。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力和对图像数据处理的优越性，在手写数字识别领域取得了突破性进展。
本文首先介绍了手写数字识别的研究背景和意义，以及卷积神经网络的基本概念和发展历程。
其次，对现有的手写数字识别方法进行了综述，分析了传统方法和基于深度学习方法的优缺点。
然后，重点阐述了卷积神经网络在手写数字识别中的应用，详细介绍了不同网络结构、优化算法和数据增强策略对识别性能的影响。
此外，本文还对当前研究中存在的问题和挑战进行了分析，并展望了未来的发展趋势。
关键词：手写数字识别；卷积神经网络；深度学习；模式识别；特征提取
#1.1手写数字识别手写数字识别是指利用计算机自动识别手写的阿拉伯数字的过程。
作为光学字符识别（OCR）技术的重要分支，手写数字识别一直是模式识别领域的经典问题，其目标是将包含数字的图像转换为计算机可处理的数字形式。
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