该文综述多项手写字符识别研究：孟加拉语复合字符采用层级深度卷积网络与RMSProp，错误率9.67%、准确率90.33%；日文汉字CNN集成在多个数据集达95%–99.4%；孟加拉字符逐步学习法平均识别率79.25%；儿童阿拉伯字符CNN在Hijja和AHCD上分别为91%和97%，多模型融合达96%；孟加拉口语数字CNN准确率97.1%；知识蒸馏用于孟加拉OCR；中文文本CNN+CTC字符错误率6.81%；英文CNN-BiLSTM在IAM上CER 3.59%、WER 9.44%；低秩扩展提升汉字识别效率达30倍。