摘要
手写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应用价值。
本文深入探讨了基于分类算法的手写数字识别方法，首先阐述了手写数字识别的研究背景及意义，并介绍了常用的分类算法，如KNN、SVM、CNN等。
其次，对现有手写数字识别方法进行了综述，分析了不同算法的优缺点和适用场景。
在此基础上，本文着重介绍了基于KNN、SVM和CNN三种分类算法的手写数字识别方法，并对不同算法的性能进行了对比分析。
实验结果表明，CNN在手写数字识别方面表现出优异的性能。
最后，对未来的研究方向进行了展望，包括改进现有算法、探索新的特征提取方法以及构建更加高效的手写数字识别系统等。
关键词：手写数字识别；分类算法；KNN；SVM；CNN
手写数字识别是指将图像中的手写数字转换为计算机可识别的数字的过程。
作为模式识别领域的一个重要分支，它在许多领域都有着广泛的应用，例如自动邮政编码识别、银行支票处理、表单数据录入等等。
分类算法是实现手写数字识别的核心技术之一。
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