如何利用计算机处理和识别文字信息是模式识别领域中一个非常活跃的研究课题。随着移动数码设备的迅速普及,传统的汉字键盘输入方式已经不能满足人们的需求。联机手写汉字识别技术以其简易快捷的输入方式脱颖而出,成为汉字识别领域新的发展方向和重要的研究课题。论文详细探讨和研究了基于HMM的联机手写汉字识别中的预处理、粗分类、特征提取,实现了基于HMM的嵌入式手写体汉字识别系统,具体工作如下:1.论文概述了联机汉字识别技术的研究现状,详细分析了联机手写体汉字的特点和结构特征,深入分析了HMM的原理和特点。在此基础上,设计了基于HMM的联机手写汉字识别方法,有效利用了手写汉字的统计和结构特征。2.针对手写体汉字的连笔书写问题,提出了一种去除连笔的笔段提取方法。该方法引入了带有模糊区域的笔段空间分区策略,定义了三种笔段类型,依据连笔去除准则删除了无效笔段和部分连笔,然后将新的笔段序列作为HMM的观察值序列,有效提高了连笔手写体汉字的识别率。3.汉字识别是一个典型的超多类模式识别问题,为了有效地提高系统性能,论文采用长笔段、笔划数、结构类型三级粗分类逐渐缩小处理字集,降低了识别复杂度,提高了识别速率。4.将识别程序移植到三星SGH-i718智能手机,完成在Windows Mobile 5.0操作系统下的联机手写汉字识别系统的开发,实现了智能手机的嵌入式手写汉字识别。