手写字符识别是指利用计算机自动识别图像中的手写字符，将其转换为可编辑的文本信息。

这项技术在文档数字化、自动化办公、人机交互等领域具有广泛的应用价值。

近年来，深度学习的兴起为手写字符识别带来了突破性的进展，其强大的特征提取和模式识别能力显著提高了识别精度。

本文首先介绍了手写字符识别的背景和意义，以及深度学习的基本概念，包括人工神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。

其次，概述了手写字符识别的研究历史，从传统方法到基于深度学习的方法，并对各种方法的优缺点进行了分析。

然后，详细介绍了基于深度学习的手写字符识别主要研究方法，包括常用的数据集、评价指标以及典型网络模型，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等。

此外，还讨论了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势，如小样本学习、迁移学习等。

最后，对全文进行了总结，并提出了未来研究方向。

关键词：手写字符识别；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；模式识别

手写字符识别（HandwrittenCharacterRecognition，HCR）是指利用计算机自动识别图像中的手写字符，将其转换为可编辑的文本信息。