งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ (1) เพื่อศึกษาประสิทธิภาพของเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลู ชัน (Convolutional Neural Network: CNN) ในการวิเคราะห์และจำแนกรูปภาพตัวเลขลายมือเขียน และ (2) เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิค CNN กับเทคนิคพื้นฐาน ในการวิเคราะห์รูปภาพตัวเลข โดยใช้ ชุดข้อมูล Digit-MNIST ซึ่งเป็นชุดข้อมูลมาตรฐานที่ประกอบด้วยภาพตัวเลขลายมือเขียนตั้งแต่เลข 0 ถึง 9 เป็นข้อมูลในการทดลอง การสร้างโมเดลสำหรับการจำแนกรูปภาพด้วยเทคนิค CNN และเทคนิคพื้นฐาน ผล การศึกษาพบว่า (1) เทคนิค CNN ให้ประสิทธิภาพในการจำแนกรูปภาพตัวเลข คิดเป็น 98.64% และ (2) เทคนิค CNN มีประสิทธิภาพสูงกว่าเทคนิคพื้นฐาน คือ HOG + SVM มีประสิทธิภาพ 95.75% และ LBP + kNN มีประสิทธิภาพ 35.32% ตามลำดับ แสดงให้เห็นว่าเทคนิค CNN มีความเหมาะสมและมีประสิทธิภาพสูง สำหรับการประมวลผลและวิเคราะห์รูปภาพตัวเลข และสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับงานด้านการรู้จำรูปภาพ ในด้านอื่น ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ