汉字包含三个层次的视觉信息:笔画、部件和结构。笔画作为汉字的基本单元是汉字形成的基础。已有研究表明,笔画在汉字习得过程中有加强语义和正字法表征的作用。在熟练掌握汉字后,笔画对字的识别仍然起着促进作用,随着阅读者的识别经验的增长,笔画对汉字识别的促进作用可能更多依赖于特定的笔画。这说明,汉字识别可能基于以笔画为基础的特征加工。近期的研究表明,字母识别是基于终点或端点以及与物体识别相似的通用特征(交点、中点)。在汉字识别中,特征是什么尚没有研究深入探讨。是特定笔画还是与字母识别相似的终点或端点和通用特征呢?论文假设,在不同书写系统中可能存在通用特征,这些特征在特定的书写系统中具有文化特异性。为验证这一假设,论文将探讨两个问题:一是汉字笔画中的关键特征是什么,二是笔画中的关键特征和通用特征是否影响汉字的识别,为此论文设计了两个研究,共4个实验。在研究一中,我们用Bubbles技术来对不同的笔画信息随机取样,搜索那些在汉字笔画识别的过程中不可缺少的视觉信息。我们选择了29个笔画作为视觉刺激,创建了14个所有笔画共同包含的特征,如横,竖,撇,勾等。结果表明,点、横勾和右勾是笔画识别中较为重要的特征。在空间频率信息中,我们探索了笔画刺激的6个空间频段,代表笔画刺激图片由粗糙到细致的程度。分析发现,与英文字母识别不同的是,笔画识别更依赖于笔画刺激的背景空间频率信息,集中在和4-8 cycles/image这个频段。这说明,笔画识别对低空间频率信息有偏向,这可能与汉字笔画的书写顺序有关。研究二旨在考查在研究一笔画识别中发现的关键特征在汉字识别中的作用。已有研究表明,文字和客体识别存在通用特征,包括端点、交点和中点。因此,在关键特征之外,我们还选取了这三个通用特征。研究二通过延迟部分技术(delayed segment technique)探讨汉字中各类特征信息的有无以及破坏程度对汉字识别产生的效应。实验1首先考察了研究一发现的折和勾等特征是否影响汉字识别。实验1选取了45个左右结构的高频汉字,让被试进行发声命名任务。实验1发现,仅仅是去除整字中的折和勾特征并不会对字的识别造成较大的影响。有两个潜在原因可以解释实验1的结果,一是在去除特征时我们并没有考虑像素去除的面积,汉字破坏像素面积不同而对结果造成影响。二是可能是勾和折所代表的线条关系会对汉字识别造成较大的影响,勾和折只是这些线条关系的具体表现。为了证实这两种推测,实验2对汉字中的线条关系如端点、中点和交点特征进行探索,同时考虑对这些特征破坏程度。实验2发现破坏程度的主效应显著,破坏35%和55%的特征使整字识别反应时显著变慢,特征类型主效应显著,破坏汉字的中点和交点使整字识别的反应时显著延长。在处理实验2中的三种线段关系时,我们处理原则是基于线段单元去除不同的特征,这种处理方式可能会破坏汉字中笔画的连贯性,实验2中的中点,交点和端点等不同特征的效应不同可能是由于这一原因造成。为了验证这一点,在实验3中,我们对基于笔画单元的端点、中点和交点特征进行探索。结果表明,破坏程度主效应显著,破坏35%和55%的特征使整字识别反应时显著变慢。特征类型主效应显著,破坏汉字的中点、交点和端点使整字识别的反应时显著延长。这说明基于笔画单元所定义交点,中点和端点在汉字识别中表现重要。以上研究结果符合论文研究假设。笔画识别的关键特征,包括竖折、横勾、右勾和点,汉字识别的关键特征,包括中点,交点和基于笔画单元的端点,这些特征符合神经回收假设。神经回收假设认为,人类的对于文化学习能力依赖于回收预先存在的脑回路,文字识别中的关键特征可能源于我们对于物体加工的关键性特征。勾在汉字中被认为是一种特殊的终端点,它经常出现在汉字的最后一笔。在研究一和研究二实验3的结果中证明了勾特征在笔画和文字识别种的关键作用,并不是所有勾在笔画识别中都表现出重要性可能与其在汉字中的相对位置有关。