摘要
手写邮政编码识别是实现信函自动分拣的关键技术之一，其效率和准确率直接影响着邮政系统的运行效率和服务质量。
本文首先介绍了手写数字识别技术的基本概念、发展历程以及应用领域，并对常见的特征提取方法、识别模型构建以及常用数据集和评价指标进行了概述。
随后，本文重点对手写邮政编码识别的研究现状进行了综述，详细介绍了基于传统机器学习和基于深度学习的两种主要方法，并对各种方法的优缺点进行了分析和比较。
最后，对未来手写邮政编码识别的发展趋势进行了展望，指出多模态融合、小样本学习和对抗生成网络等技术将成为未来研究的热点。
关键词：手写识别；邮政编码；特征提取；机器学习；深度学习
手写识别是指利用计算机自动识别手写文字的技术，其目的是将手写文字转换为可编辑的电子文本。
作为模式识别领域的一个重要分支，手写识别涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个学科，其研究成果在办公自动化、智能交通、金融安全等领域具有广泛的应用价值。
手写数字识别是手写识别领域的一个重要分支，其任务是识别图像中出现的阿拉伯数字。
相较于其他类型的手写文字识别，手写数字识别任务相对简单，但由于书写风格、字体大小、书写工具等因素的影响，手写数字的识别仍然存在一定的挑战性。
邮政编码识别是手写数字识别的重要应用场景之一。
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