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介绍一种基于核典型相关分析(KCCA)的字符识别方法。首先选取核函数将低维数据映射到高维空间,再利用典型相关分析(CCA)的思想对数据进行降维,最后利用分类器对降维后的数据进行分类识别。通过对MINST手写数字字符库的实验结果表明,利用KCCA对特征数据进行降维后,能够在新的特征空间中寻找到较好的线性模型,即新特征能够被较好地分类识别。