手写体数字识别作为图像识别和模式识别领域的重要分支，长久以来一直是计算机视觉和人工智能领域的研究热点。

它在众多领域都有着广泛的应用，例如邮政编码识别、银行票据处理、表单自动录入等。

本文献综述将对手写体数字识别系统设计与实现进行深入探讨。

首先，我们将介绍手写体数字识别的基本概念、研究意义以及应用领域。

接着，我们将回顾手写体数字识别的发展历程，并对当前主流的研究方法进行详细分析，包括传统的特征工程方法和近年来取得突破性进展的深度学习方法，并对这些方法的优缺点进行比较和总结。

最后，我们将对手写体数字识别的未来发展趋势进行展望，并探讨一些有待解决的问题和挑战。

关键词：手写体数字识别；模式识别；特征提取；深度学习；卷积神经网络

随着信息技术和人工智能的快速发展，对手写信息的自动识别和理解成为了一个重要的研究方向。

手写体数字识别作为其中一个重要分支，近年来取得了显著的进展，并在金融、邮政、医疗等领域得到了广泛应用。

手写体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形式的过程。