随着移动互联网技术的发展和移动终端的不断普及,文字识别技术蓬勃发展且日趋成熟。手写输入作为移动平台上的一种高效文字录入方式,被越来越多的使用者所接受。近三十年来,在识别效率方面,尽管研究人员始终致力于提高手写识别的正确率,但至今仍然无法完全消除识别错误；另一方面,由于受到移动终端输入区域大小的限制,传统的手写输入方式没有处理好录入效率和用户体验的关系。本文从手写识别的错误纠正和移动平台上的手写输入方式两方面入手,提出了一种基于多通道融合的手写识别纠错方法,以及适合于移动终端的汉字重叠手写输入和识别方法。其中,纠错采用结合语音通道进行多通道融合的错误纠正方法,充分利用了多通道之间的互补性,同时结合候选字列表给出多个结果供用户选择,候选字的排列顺序通过本文提出的一种基于人工神经网络的排序方法而获得；另一方面,出于移动终端输入区域有限的考虑,本文还提出了一种汉字重叠手写输入及识别的方法,使得用户的连续汉字输入可以在同一区域内连续进行,不需要切换输入位置,较大地提高了文字的录入速率,通过对重叠笔画的特征提取以及采用支持向量机或人工神经网络进行模式分类而实现笔画分割的目的；最后,本文还给出了一种人工神经网络中,浮点运算转定点运算的方法,非常适合于优化移动终端上的神经网络计算问题。实验结果表明,基于多通道融合的手写识别纠错方法能够很好的纠正识别错误,汉字重叠手写识别能够获得较高的分割及识别正确率,计算上的优化使得本文中的手写识别算法能够快速稳定的运行在移动终端上。