自人工智能诞生以来，人们所做的工作大多数逐渐被人工智能所代替，如现在的快递包裹，商家基本都是机打快递单，智能设备则可根据订单上的信息实现快递包裹的自动分类，实现机械的智能操作。目前对于印刷体的数字识别已经趋于完善。但由于手写数字的多样性及不规范性，识别起来比印刷体就多了很多不确定性，手写数字识别的研究则可以用来解决手写数字类的数字识别及录入工作，如银行的票据录入，邮政编码，财务报表等信息的识别录入工作，如果是人一直去录入这些数字，不仅工作量很大，而且时间久了也会感到疲惫，甚至眼睛也会看疼，需要投入大量的人力物力，要想实现这些工作的智能操作，其核心技术就是手写数字的识别，通过利用手写数字的智能识别，可实现这些工作的智能录入，解放人的双手。

一般地，字符识别可以按不同的分类方法来分：从采用的输入设备来分，可以分为联机识别和脱机识别；从字符的字体来分，脱机识别可分别为印刷体识别和手写体识别；从识别对象来分，可分为手写数字识别，手写汉字识别，手写字母识别及其他国家的文字识别等；其中，根据文字类的多少，又可分为限制性识别和非限制性识别。

手写数字识别技术作为光学字符识别的一个重要分支，集数学图像处理、计算机图形学和人工智能等多种知识于一体，在计算机自动化和智能化领域慢慢的成为了一项重要的技术。目前该项技术的已经趋于成熟，但在实际应用当中还未得到大量的普及。

目前手写数字识别主要的应用领域有:（1）一些大规模的数据统计中应用手写数字识别系统。比如说成绩单录入、财务报表等一般需要录入到指定的系统当中，，若完全靠手工录入，则需要花费大量的人力和物力，一直重复这样的工作，也会使人感到反感，现在的打印机等设备已经可以实现纸张的自动输入，若再加上手写数字识别技术，则可以实现信息录入的智能化，不仅可以节省大量的人力物力，而且还可以大大的提高工作效率。（2）财务、税务、金融领域应用手写数字识别技术，以处理大量的财务、税务、支票。随着我国经济的快速发展，处理需求大量提升。如果使用计算机进行自动化处理，无疑会节省大量的时间和金钱。当然，该领域对识别的精度要求很高，因此对预处理和识别的算法要求就很高。(3)邮件分拣系统中应用手写数字识别技术。传统的邮件分拣主要是由人工来实现的，速度缓慢且精准度较低。随着经济的发展，各种私人和商务信件会越来越多，一些大城市每天处理的邮件高达几百万件，无论是成本减少的需求还是精准度和效率的提升都是亟待解决的问题。因此邮件的自动分拣成为大势所趋。

2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究目标

实现基于Pytorch的手写数字图像的识别的算法设计。手写数字识别技术作为光学字符识别的一个重要分支，集数学图像处理、计算机图形学和人工智能等多种知识于一体，在计算机自动化和智能化领域慢慢的成为了一项重要的技术。此次设计将研究基于PyTorch深度学习框架高效、快捷的搭建一个神经网络，并对模型进行训练和对参数进行优化，来解决手写数字识别的计算机视觉问题，使搭建的模型的标准能够准确的对手写数字图片进行识别，将其应用到成绩的录入当中。

2.2 研究内容

研究利用PyTorch平台搭建出一个深度学习神经网络，实现手写数字图片的识别，利用已有的训练数据集对所建立的神经网络模型进行训练和优化，然后利用优化模型对试验数据进行预测，比较预测值与实际值之间的损失值，与此同时计算预测结果的准确率。常用的数据有MNIST、COCO、ImageNet、CIFCAR等，MNIST数据集是一个计算机视觉数据集，它包含70000张手写数字的灰度图片，其中每一张图片包含 28 X 28 个像素点。可以用一个数字数组来表示这张图片。每一张图片都有对应的标签，也就是图片对应的数字。数据集被分成两部分：60000 行的训练数据集和10000行的测试数据集。本次研究即使用MNIST数据集集来验证训练出的模型对手写数字的识别准确率。现有的打印机等设备已可实现纸张的自动输入，再将手写数字识别技术应用上，实现成绩等的自动录入功能。

2.3 研究技术方案

首先利用PyTorch深度学习框架搭建出一个卷积神经网络（CNN）,利用已有的MNIST数据集对模型进行训练并优化模型内部的参数，然后使用优化后的模型对实验数据进行预测，观察预测结果的准确率，在模型搭建好之后，再模拟成绩录入时的实际情况，结合打印机等设备的自动进纸功能，实现成绩录入的智能化。