摘要
手写体文本识别作为光学字符识别领域的重要分支，一直是计算机视觉和模式识别领域的研究热点。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的手写体文本识别取得了显著的进展，并在许多领域展现出巨大的应用潜力。
本文首先阐述了手写体文本识别的研究背景和意义，然后介绍了深度学习的基本概念，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及长短期记忆网络（LSTM）。
接着，本文重点综述了基于深度学习的手写体文本识别的主要研究方法，详细介绍了不同深度学习模型在该任务上的应用，分析了它们的优缺点，并比较了它们的性能。
最后，本文总结了手写体文本识别技术面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：手写体文本识别；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；长短期记忆网络
手写体文本识别是指利用计算机自动识别和理解handwritten文本图像，将其转换为可编辑的电子文本的过程。
作为光学字符识别(OCR)的一个重要分支，手写体文本识别在文档数字化、信息检索、人机交互等领域具有广泛的应用价值。
例如，在历史文献数字化中，手写体文本识别技术可以将古代书籍、手稿等珍贵文献转换为电子文档，方便保存和传播；在金融行业，手写体文本识别可以用于支票自动处理、签名验证等场景，提高工作效率；在教育领域，手写体文本识别可以用于自动批改试卷、识别学生笔记等，减轻教师负担。
近年来，深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，为手写体文本识别带来了新的机遇。
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