基于机器学习的手写字识别文献综述

手写字识别作为模式识别领域的重要分支，长久以来一直受到研究者的广泛关注。

其应用领域十分广阔，涵盖了光学字符识别(OCR)、笔迹鉴别、智能交互等多个方面。

近年来，机器学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，为手写字识别提供了新的思路和方法。

本文将对手写字识别技术，特别是基于机器学习的手写字识别方法进行综述。

首先，介绍手写字识别的背景、意义以及国内外研究现状；其次，概述常用的机器学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等，并比较它们在手写字识别任务上的优缺点；接着，重点阐述基于机器学习的手写字识别方法，涵盖数据预处理、特征提取、分类器选择与训练等关键步骤；然后，对近年来出现的典型方法进行分析和比较，并探讨其性能优劣；最后，展望手写字识别技术的发展趋势，并提出未来可能的研究方向。

关键词：手写字识别；机器学习；模式识别；特征提取；分类器

手写字识别是指利用计算机自动识别手写文字的技术，其目标是将手写文字图像转换为可编辑的电子文本。

这一过程通常包括图像预处理、特征提取和分类识别三个主要阶段。

图像预处理：手写文字图像通常包含噪声、倾斜、断笔等问题，需要进行预处理以提高识别效果。

常见的预处理方法包括灰度化、二值化、去噪、倾斜校正、笔画宽度归一化等。