手写体汉字识别是模式识别领域中一个极具挑战性的课题,它在信件分拣、银行支票识别、统计报表处理以及手写文稿的自动输入等诸多方面发挥着巨大的作用。相比其他字符,手写体汉字具有数量大、结构复杂、相似字多和变形严重等特点,因此实现对其快速、准确的识别十分困难。本文基于距离作为汉字相似程度的判断依据,研究解决手写体汉字的快速、准确识别问题。本文主要工作如下:1、概述了汉字识别的研究现状与应用背景;基于HCL2000手写体汉字库,应用图像切分、二值化、平滑去噪、细化和归一化等方法,完成了手写体汉字图像的预处理工作。2、采用不同距离作为相似度测量依据,在3个数据集上完成了基于质心的识别和FCM聚类实验,对比了不同距离的相似度评估性能。3、设计了一种手写体汉字快速识别系统,系统采用弹性网格技术提取字库中汉字的特征向量,根据特征向量的聚类结果建立了一种含有权重的多模板汉字形态特征数据库,采取形态相似距离作为分类器,并考虑形态数据库中的权值因素完成手写体汉字的识别。4、基于Matlab软件,完成了手写体汉字快速识别系统的仿真实验,验证了该汉字识别系统的可行性和有效性。