汉字识别系统能将输入到计算机中的汉字图像,经过一系列处理后提取出汉字的基本特征,并同计算机标准汉字模板库中的模板进行比较进而识别出输入的汉字。汉字识别问题属于超多类模式集合的分类问题,分为印刷体识别及手写体识别,而手写体识别又可以分为联机(On—Line)与脱机(Off—Line)两种。从识别技术的难度来说,手写体识别的难度高于印刷体识别,而在手写体识别中,脱机手写体识别的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止,除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外,汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。脱机手写体汉字识别研究对汉字信息处理自动化、开拓新一代计算机的智能输入具有重要意义和广阔应用前景。本文主要研究内容及其组织结构如下:(1)绪论部分介绍脱机手写体汉字识别的研究背景、研究目的和意义,指出了当前脱机手写体汉字识别的难点和存在的问题。(2)第一章介绍脱机手写体汉字识别的原理与方法,对汉字识别中最关键的环节—特征选择阶段所采用的统计决策法和句法结构法进行了阐述,并详细介绍了一种经典的统计决策方法一投影变换系数法。(3)第二章介绍脱机手写体汉字识别的预处理,汉字识别之前必须进行的行字切分、平滑去噪、二值化、细化、归一化等过程及方法。(4)第三章介绍脱机手写体汉字的分类识别、在识别中常采用的判决策略以及汉字识别的后处理技术,并重点介绍了本文作者提出的两种新识别方法,对第一种识别方法进行了系统仿真实验。(5)第四章介绍脱机手写体汉字识别的研究、发展趋势,同时也提出了本文下一步将要解决的问题。本文在研究、借鉴脱机手写体汉字识别领域最新成果的基础上提出了两种新的识别方法—基于脱机手写体汉字笔划方向数的识别方法和基于脱机手写体汉字动态笔划顺序恢复的识别方法,对于脱机手写体汉字识别问题的研究具有一定的参考价值。