手写数字和字母识别技术在办公自动化、文献检索、邮政系统等方面有着广阔的应用。本文介绍了数字识别的研究背景、理论意义以及本文的研究工作等。由于识别对象所特有的复杂性,使得识别系统的实现具有很大的难度,但现实生活中数字识别却应用广泛,因此一直以来数字识别都是研究的热点。目前在较多的数字和字母识别技术的方法中主要有:基于规则的方法、基于支持向量机的方法和基于神经网络的方法。支持向量机是近几年模式识别领域中的一个新技术,自从上世纪九十年代被提出以来,它被广泛应用于文字识别和人脸识别中,并一直是手写数字识别领域的热门方法。本文主要是利用支持向量机在数字和字母识别上的优点,利用现有优秀的特征提取方法或寻找出更优的特征提取方法,在现有的移动平台--手机上开发出一套数字和字母的识别软件,这样可以利用手机的移动性和其传输数据的便利性,利用数字和字母识别软件对手机拍摄到的图像信息进行识别,并将得到的信息传送到用户终端上。这样便于物流管理,节省劳动力成本,提高生产效率。