摘要
手写数字识别是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是使计算机能够识别和理解手写的数字。
这项技术在许多领域都有着广泛的应用，例如自动邮政编码识别、银行支票处理和数字化文档分析。
近年来，机器学习技术的快速发展为手写数字识别提供了新的方法和思路。
特别是深度学习技术的出现，极大地提高了手写数字识别的准确率和效率。
本文献综述将对手写数字识别的研究进行全面的概述，重点关注基于机器学习的方法。
首先，我们将介绍手写数字识别的背景和意义，并解释相关概念。
然后，我们将回顾手写数字识别的发展历史，并分析当前的研究现状。
接着，我们将详细介绍几种主要的基于机器学习的手写数字识别方法，包括支持向量机、K近邻算法和卷积神经网络。
我们将比较和分析这些方法的优缺点，并讨论它们在实际应用中的性能。
最后，我们将展望手写数字识别的未来发展方向，并提出一些潜在的研究问题。
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