專利摘要顯示，本發明公開了一種基于機器學習的表單手寫數字識別方法，屬于機器學習技術領域，基于LeNet?5模型的結構特性，通過TensorFlow開源平臺和Keras框架搭建機器學習模型，所述機器學習模型基于用戶輸入的表單手寫數字圖片，處理為識別后的阿拉伯數字；所述機器學習模型包括C1卷積層、C2卷積層、池化采樣層、Flatten層、D1層、Dense層、D2層以及Output層，所述Output層，把0?9十個數字分成10個組，每個組標志一個數字。

本發明對表單手寫體數字進行識別時，能獲得更好的性能和更高的識別精度。