联机手写识别的根本任务是模式分类,即通过数字设备采集手写输入信号,从中提取输入特征,加以分类识别词典中的文字。但是由于手写体笔迹变动非常大,精确识别比较困难。特别是连笔字的识别,由于字母切分的困难使得识别难度大增。 近年来,随着个人数字助理(PDA)等便携式移动计算设备的普及,手写输入的应用越来越广泛。现在有很多汉字和英文的联机手写识别产品问世。而蒙古文字作为一种在蒙古族等少数民族地区流行的语言文字,研究它的手写识别方法对促进民族地区的信息与科技发展都是大有裨益的。蒙古文字是一种拼音文字,其书写方式在当今世界是非常独特的,与汉文和西文有很大不同。蒙文是从左到右、从上到下竖写,每个词中所有字母连着写,形成一个竖直的主干线,且每一个字母在一个词的词首、词中和词尾所取的字形不一样。这些特点给蒙古文字的识别带来很大的困难。 本论文主要论述了联机手写蒙古文字识别技术。我们采用了基于多种特征的多分类器识别方法,并结合了联机与脱机信息进行字母切分。分类器采用HMM模型和基于DTW匹配距离的最近邻分类方法。基于以上技术,我们开发出一个蒙古文字识别实验系统。实验结果表明,依赖特定人的单词识别率达到95%,笔迹不受限的识别率在83%～92%之间。前10字识别率可达98%以上。系统整体性能良好稳定,识别率初步达到实用化水平。