近几年来,随着触屏手机与平板电脑的广泛使用,手写输入逐渐成为最为流行的人机交互方式之一,尤其是在幼儿及青少年教育领域受到了特别的青睐。手写输入简笔画以其生动形象的特点能够自然的表达人类的思想,特别是在幼儿早期教育方面,绘制简笔画可以提升儿童的想象力,增强幼儿的表达能力。因此,手写输入简笔画识别算法等相关工作越来越受到人们的关注,并且逐渐成为了如今图形图像领域新的研究热点。本文提出了一种结合视觉词袋(Bag of Features)技术和感知哈希(Perceptual Hashing)技术的二级简笔画识别方法。为了克服简笔画手写输入过程中的绘画随意性和自由度较大等干扰因素,论文充分考虑了简笔画的全局特征和局部特征。视觉词袋技术用于表示简笔画的局部特征,同时利用支持向量机技术实现第一级简笔画识别。感知哈希技术用于提取简笔画的全局特性,从而结合简笔画的全局特性对第一级识别所获得的结果进行优化。此外,鉴于本文实验对象是具有固定结构特征(9种)的简笔画,算法通过对简笔画全局结构特征进行分析判别,进一步提高简笔画的识别准确率。论文实现了对150种简笔画的识别,识别准确率Top1为92.9%,Top5为100%。实验结果表明,本文提出的简笔画识别方法具有较好的识别稳定性和较高的识别准确率。此外,论文在识别算法研究的基础上,设计实现了具有可移动触屏终端的简笔动画系统。该系统可接受用户在可移动触屏终端上的手写输入,并利用识别算法进行简笔画识别,确定简笔对象属性,从而实现动画效果。系统以触屏终端作为输入设备,人机交互方式更为自然,提高了简笔动画系统的实用性。