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文字识别分为联机手写识别和脱机手写识别,其中联机手写识别是通过数字设备采集手写输入信号,然后根据文字特征加以匹配识别的过程。但是由于手写体笔迹变动非常大,精确识别比较困难。针对这种情况,我们提出一套手写体蒙古文字识别多分类器的设计,依次采用了贝叶斯(Bayes)决策方法、判别函数法,以及HMM模型与最近邻方法等。显著提高了系统的识别率和正确率。