摘要
手写数字识别是计算机视觉领域的重要研究方向，在诸多领域有着广泛的应用。
传统的识别方法通常依赖于手工提取特征，效率较低且泛化能力有限。
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)作为一种深度学习模型，具有强大的特征提取和分类能力，为手写数字识别提供了新的思路。
本文首先概述了手写数字识别技术的背景、意义以及传统方法的局限性，并介绍了卷积神经网络的基本概念、结构和原理。
然后，重点综述了近年来基于卷积神经网络的手写数字识别方法研究进展，包括经典的LeNet-5模型、数据增强、网络结构优化、超参数调优等方面。
此外，本文还分析了不同卷积神经网络模型在手写数字识别任务上的性能表现，并探讨了未来研究方向。
关键词：手写数字识别；卷积神经网络；深度学习；特征提取；LeNet-5
1.1手写数字识别手写数字识别是指将手写阿拉伯数字的图像转换为对应的数字字符的过程。
它属于模式识别和图像处理领域，在票据识别、邮政编码识别、表单处理等方面有着广泛的应用。
1.2卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理网格状数据（如图像）的深度学习模型。
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