目前研究手写体数字识别的方法

手写体数字识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，目前主要的方法有以下几种：

1.传统机器学习方法：传统机器学习方法通常包括图像预处理、特征提取和分类器构建三个步骤。比较常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换、灰度共生矩阵等，分类器常用的有支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯等。

2.深度学习方法：深度学习方法基于神经网络模型，可以直接从原始图像中学习特征，并将其映射到数字类别上。常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。

3.迁移学习方法：迁移学习方法通过利用已有的模型和数据来提高手写体数字识别的性能。常用的迁移学习方法包括预训练模型、迁移学习网络等。

4.集成学习方法：集成学习方法通过将多个模型的结果进行组合来提高识别性能。常用的集成学习方法包括投票法、堆叠泛化法等。

这些方法各有优缺点，需要根据具体的应用场景和需求选择合适的方法。