摘要
手写汉字识别作为模式识别领域的重要研究方向，长期以来受到学术界和工业界的广泛关注。
其目标是从扫描的手写文档图像中准确识别汉字，具有重要的理论价值和广泛的应用前景。
本文将对手写汉字识别技术进行综述，首先介绍手写汉字识别的研究背景和意义，以及统计分析方法的基本概念。
接着，回顾手写汉字识别的发展历程，重点阐述基于统计分析方法的手写汉字识别技术，包括特征提取方法、分类器模型以及常用的数据集等。
然后，对当前主流的基于统计分析的手写汉字识别方法进行分析和比较，并探讨其优缺点。
最后，展望手写汉字识别技术未来的发展趋势，并对未来研究方向进行展望。
关键词：手写汉字识别；统计分析；特征提取；分类器；模式识别
#1.1手写汉字识别手写汉字识别（HandwrittenChineseCharacterRecognition，HCCR）是指将手写体的汉字图像转化为计算机可处理的字符编码的技术。
作为模式识别领域的重要分支，它旨在使计算机能够“理解”和“识别”人类书写的汉字信息。
#1.2统计分析统计分析是指运用统计方法对收集到的大量数据进行分析、处理和解释的过程。
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