引言
手写数字识别(Handwritten Numeral Recognition)是光学字符识别技术(Optical
Character Recognition,简称 OCR)的一个分支，它研究的对象是：如何利用电子计
算机自动辨认人手写在纸上的阿拉伯数字。
在整个 OCR 领域中，最为困难的就是脱机手写字符的识别。到目前为止，尽管人
们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就，但距实用还有一定距离。
而在手写数字识别这个方向上，经过多年研究，研究工作者已经开始把它向各种实际
应用推广，为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。
手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题，也有着重要的理论价值：(1).
阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号，对手写数字识别的研究基本上与文化背
景无关，这样就为各国，各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。在这一
领域大家可以探讨，比较各种研究方法。(2).由于数字识别的类别数较小，有助于做
深入分析与验证一些新的理论。这方面最明显的例子就是人工神经网络------相当一
部分的 ANN 模型和算法都以手写数字识别作为具体的实验平台，验证理论的有效性，
评价各种方法的优缺点。(3).尽管人们对手写数字的识别已从事了很长时间的研究，
并已取得了很多成果，但到目前为止机器的识别本领还无法与人的认知能力相比，这
仍是一个有难度的开放问题。(4).手写数字的识别方法很容易推广到其它一些相关问
题棗一个直接的应用是对英文这样的拼音文字的识别。事实上，很多学者就是把数字
和英文字母的识别放在一块儿研究的。
人类认知事物的过程中，视觉起到了举足轻重的作用。视觉是人类最高级的感知
器官，它不仅指对光信号的感受，还包括了对视觉信息的获取、传输、处理、存储与
理解的全过程。随着工业自动化的发展，机器视觉作为一种应用系统逐渐得到完善和
发展。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。其特点是能够提高生产的柔性
和自动化程度，在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场
合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查
产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自
动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机制造的基础技术。在机器
视觉中，常常需要从图像背景中把感兴趣的物体检测出来，模板匹配是最常用也是最
基本的方法。随着信号处理技术和计算机技术的不断发展，模板匹配在工业检测、卫
星遥感、半导体封装、文字识别、导航制导、医学 X 射线图片处理、气象云图分析、
光学和雷达的图像模板跟踪、工业流水线的自动监控、工业仪表的自动监控、资源分
析、交通管理、图像数据库检索以与景物分析中的变化检测等领域应用越来越广泛。
可见，匹配技术己经成为机器视觉和众多领域中不可或缺的组成部分，对图像匹配技
术进行探索研究势在必行。
