作者：肖xx
摘要： 手写数字识别是光学字符识别（OCR）的一个分支技术，其研究对象是利用计算机技术自动辨认人类在纸张上书写的阿拉伯数字。这项技术在银行、通讯等领域有较大的应用价值，同时也是如今人工智能技术研究的基础项目之一。本项目主要通过K邻近算法进行手写数字识别，即通过事先收集的手写数字构建模型，当有新数据需要判别时，则计算距离新数据最近的K个模型数据，并“投票”得到最终识别结果。
关键词：人工智能、手写数字识别、K邻近算法
研究背景与作品主题：
随着计算机科学技术的发展，人工智能技术逐渐在生活的各个方面取得突破性成果，从柯洁大战阿尔法GO到高铁站的人脸识别检票，人们生活的各个场景均可以出现人工智的用武之地。手写数字识别是已经被广泛研究的一个应用场景，目前进行手写数字识别的方法主要以神经网络和支持向量机两种方法为主，但是这两种方法过于复杂，且往往需要动辄上万的数据用于大量训练才能有较好的结果，所以本项目采用易于实现的K邻近算法作为实现方法。
作品的主题是通过易于实现的算法对手写数字的图片进行自动化的识别，以此可以提高银行、邮局等需要花费大量人力进行数字识别的场所。
结果展示：
参考文献：
[1] Larose D T . K-nearest neighbor algorithm[M]. John Wiley & Sons, Inc. 2004.