摘要
手写字识别作为模式识别领域的重要研究方向，长期以来受到学术界和工业界的广泛关注。
近年来，随着机器学习技术的飞速发展，基于机器学习的手写字识别技术取得了显著的进步，并在文档分析、人机交互、模式识别等领域展现出巨大的应用潜力。
本文首先概述了手写字识别的研究背景和意义，并对机器学习在手写字识别中的应用进行了介绍。
然后，本文重点阐述了基于机器学习的手写字识别的研究现状，包括常用数据集、特征提取方法、识别模型以及性能评估等方面。
此外，本文还对不同研究方法的优缺点进行了分析比较，并探讨了未来可能的研究方向，例如，基于深度学习的手写字识别、多语言混合手写字识别、以及面向真实场景的手写字识别等。
关键词：手写字识别；机器学习；特征提取；深度学习；模式识别
#1.1手写字识别手写字识别是指将手写体字符图像转换为计算机可处理的文本字符的技术，是模式识别领域的一个重要分支。
它涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个学科，其目标是使计算机能够像人一样理解和识别手写文字。
#1.2机器学习机器学习是人工智能的核心，它赋予计算机从数据中学习并改进性能的能力，而无需进行明确的编程。
机器学习算法可以根据数据构建模型，并利用模型进行预测或决策。
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