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针对传统隐马尔可夫模型(HMM)在对手写维吾尔文字符建模时,字符宽度变化大,模型训练收敛缓慢,且易陷入局部极值的问题,提出一种基于保局投影(LPP)与HMM相结合的维吾尔字符识别方法。首先,通过高度归一化保持原图像的宽高比,用滑动窗获取子图像序列,形成观测向量序列;其次,采用局部保持投影将观测序列映射到低维空间,并用随机抽样方法降低邻接图矩阵的规模;最后,采用新观测序列训练HMM。该算法在降维的同时提高了HMM的收敛速度,降低了陷入局部极值的风险。实验结果显示,算法的平均收敛步数减少,错误率降低,表