1.一种复杂表格及其内部手写数字识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：对模板表格进行直线检测、角点检测，以解析扫描表格中的每个单元格结构间的拓扑关系，实现模板表格结构描述；
步骤2：对纸质手写表格转成的电子手写表格进行预处理，即对纸质手写表格经扫描转成的电子手写表格进行位置标定、倾斜矫正、噪点剔除预处理，使电子手写表格结构与步骤1得到模板表格结构一致；
步骤3：对步骤2中电子手写表格的每个单元格进行去除边线处理；
步骤4：对步骤3得到的单元格，将其中的数字图像提取出来，对字符分割预处理及分割成独立字符；
步骤5：对大量数字文本提取特征并训练得到分类器，将步骤4得到的独立字符送入分类器进行识别，得到识别结果；
步骤6：对步骤5得到的手写字符进行后处理，包括对于小数点、写字符常出现特殊情况的字符进行特殊处理，最后将识别出来的数字自动录入到电子表格对应位置。
2.根据权利要求1所述的一种复杂表格及其内部手写数字识别方法，其特征在于，所述步骤1实现模板表格单元格结构描述具体如下：针对复杂结构表格模版，对其进行霍夫变换实现线段检测，采用Shi-Tomasi方法进行角点检测实现行及列分类排序，根据设定的线段、行角点、列角点统计规则解析表格拓扑关系，实现模板表格结构描述。
3.根据权利要求1所述的一种复杂表格及其内部手写数字识别方法，其特征在于，所述步骤2对纸质手写表格转成的电子手写表格进行预处理：将对纸质手写表格经扫描转成的电子手写表格进行霍夫变换，对整张表格进行外轮廓提取，并求得外轮廓的外接矩形即表格的最外围边线，任取一条作为矫正基准线与模板表格对应边线进行匹配，通过旋转、缩放使模板表格结构与电子手写表格的结构一致。
4.根据权利要求1所述的一种复杂表格及其内部手写数字识别方法，其特征在于，所述步骤3对每个单元格进行处理具体如下：通过步骤2进行模版适配，得到电子手写表格中每个单元格的准确位置，再次通过边界及角点检测提取感兴趣的区域ROI(region of interest)，最终得到所要提取的单元格。
5.根据权利要求1所述的一种复杂表格及其内部手写数字识别方法，其特征在于，所述步骤4提取单元格中数字图像具体如下：对步骤3得到的ROI单元格采取去除单元格边线、放大图像、二值化处理方式得到待识别数字的ROI区域，通过本文框方式将单个的字符取出并按取出顺序排列。
6.根据权利要求1所述的一种复杂表格及其内部手写数字识别方法，其特征在于，所述步骤5对数字文本提取特征并训练得到分类器具体如下：采用MNIST数字字符集作为训练样本，对字符集每个数字集筛选出字符规则的3000个样本，采用轮廓法提取出每个样本的字符；同时对10个字符总共30000个样本采用KNN算法进行训练，得到分类器，并利用该分类器对步骤4提取的数字进行识别。
7.根据权利要求1所述的一种复杂表格及其内部手写数字识别方法，其特征在于，所述步骤6对手写字符进行后处理具体为：
对于小数点的处理方式如下：若得到的识别自负的数组长度大于1，则可能存在小数点，首先选出最小高度minh的图像，并求其余待识别字符的图像平均高度aveh，若minh<aveh/2，则认为是小数点；
对于手写体中数字5的处理方式如下：数字5必须封口，若不封口，采用屏蔽处理，即若提取字符的图像满足：width>2*height，则屏蔽该字符图像，其中，width为字符图像的宽度，height为字符图像的高度。