El reconocimiento de dígitos manuscritos se ha utilizado en muchos dispositivos electrónicos de consumo durante mucho tiempo. Sin embargo, encontramos que el sistema de reconocimiento utilizado en los dispositivos electrónicos de consumo actuales es sensible a rotaciones de imagen o caracteres. Para abordar este problema, este estudio construye un sistema de reconocimiento de dígitos manuscritos de bajo costo y consumo computacional ligero. Se presenta un clasificador de regresión logística basado en Análisis de Componentes Principales (PCA), que es capaz de proporcionar un cierto grado de robustez en el dígito sujeto a rotaciones. Para validar la efectividad del algoritmo de reconocimiento de imagen desarrollado, se utiliza el popular conjunto de datos MNIST para realizar evaluaciones de rendimiento. En comparación con otros clasificadores populares instalados en , el método propuesto es capaz de lograr mejores resultados de predicción con un tamaño de modelo más pequeño, que es un 18.5% mejor que la regresión logística tradicional. Finalmente, se realizan experimentos en tiempo real para verificar la eficiencia del método presentado, mostrando que el sistema propuesto es capaz de clasificar con éxito el dígito manuscrito rotado.