手写体识别技术是一种用于自动识别人类书写的文字的计算机技术，它将人类写成的字母、数字和符号转化为可供计算机处理的数字形式。手写体识别技术有广泛的应用领域，如自然语言处理、签名验证、汉字输入等。
手写体识别技术的原理基于模式识别技术，通过数学模型和算法分析手写字符的内在规律或特征，进行自动判别和分类。手写体识别技术主要包括预处理、特征提取、特征匹配三个步骤。
预处理阶段是对待识别的手写图像进行预处理，以提高后续处理效果。其中一个重要的步骤是二值化，将灰度图像转化为黑白二值图像。这是因为手写数字的特点是黑白之间对比强烈，而像素值介于黑白之间的灰度图像不能直接进行处理。然后，进行噪声剔除、归一化、错切矫正等处理，以消除干扰因素，使得字符具有标准化状态。
特征提取阶段是将处理后的手写图像转化为可供分类器处理的特征向量。手写字符的特征可以分为全局和局部两类。全局特征反映的是整个字符的形态、大小、位置等属性，其中最常见的是Hu不变矩。局部特征则基于字符中各部分之间的相对位置、曲率、笔画等信息来描述字符的形式特征，如Zernike矩、Graph遍历等。
特征匹配阶段是将手写字符的特征向量与预先定义好的字典库或训练集进行比较，并将其归类到某一类别。可采用的方法包括模板匹配、神经网络分类器、支持向量机（SVM）、随机森林等。其中，神经网络分类器具有较高的精度和较强的泛化性能，在实际应用中较为常见。
在实际应用中，手写体识别技术的准确率受到多种因素的影响，如写字质量、字体风格、环境噪声等。因此，需要针对实际情况进行参数优化、特征选取等处理，以提高识别的准确性。
总的来说，手写体识别技术的原理基于模式识别技术，通过预处理、特征提取、特征匹配等步骤，对手写字母、数字和符号进行自动识别。在实际应用中，需要针对具体场景进行优化，并结合其他技术手段，以满足实际需求。