摘要：針對現(xiàn)有手寫數(shù)字識別方法對噪聲和圖像結構敏感,易導致識別準確度下降,且計算過程復雜的問題,引入客觀聚類算法并結合模板匹配機制,通過對待識別數(shù)字模板集的一次聚類以降低噪聲和數(shù)據(jù)分布對聚類結果的影響,提高了識別結果的準確性;并利用新聚類中心約簡原始模板數(shù)據(jù)集,實現(xiàn)計算效率的提高。通過對隨機手寫數(shù)字在結構變形和添加噪聲等情況下仿真,并與傳統(tǒng)手寫數(shù)字識別方法比較,驗證了所提方法的簡單易行和有效性。