手写数字识别是计算机视觉领域的一项基础性任务，其在票据识别、邮政分拣、手写文本数字化等方面具有广泛应用。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）凭借其强大的特征提取能力和优异的性能表现，成为了手写数字识别的主流方法。

本文首先介绍了手写数字识别的研究背景和意义，以及卷积神经网络的基本概念和发展历程。

然后，对基于卷积神经网络的手写数字识别算法进行了深入分析，包括常用的数据集、经典的CNN模型、数据预处理方法、网络结构优化策略等方面。

此外，本文还总结了当前研究中存在的一些问题，并展望了未来的发展趋势。

关键词：手写数字识别；卷积神经网络；深度学习；特征提取；模式识别

手写数字识别是指利用计算机自动识别图像中的手写数字的过程，其目标是将handwrittendigitsinimagesintomachine-readableformats。

作为模式识别领域的一个经典问题，手写数字识别一直受到广泛关注，并被应用于多个领域，例如识别信封上的邮政编码、银行支票上的数字以及表格中的手写数字等。

卷积神经网络是一种专门用于处理网格结构数据的神经网络，其核心思想是利用局部连接和权值共享来提取数据的特征。

CNN通常由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。