传统手写输入法在文字录入的过程中,用户免不了要进行检查识别结果是否正确和从识别候选列表中选择正确的识别结果的操作。这样的操作会打断用户书写思路,书写过程难以连贯、流畅的进行,大大降低了手写输入效率,同时这种基于局部信息的识别无法充分利用用户在输入整段或整篇文档时丰富的上下文信息,识别率也难以进一步提升。针对传统手写输入法存在的问题,提出一种支持用户自由编辑已写入的手写字符的手写文档在线识别方法。这种方法将手写文字编辑与手写识别融合到一起,充分利用手写文档中字符间相似性特征和上下文信息,形成的一种基于手写的自然、高效的人机交互的方法。在总结手写字符识别算法和手写字符笔迹相似度分析的研究现状的基础上,本文的研究内容及主要工作包括以下几个方面:(1)提出改进的动态时间弯曲算法,将该算法应用到手写体字符相似度的计算中,实现手写文档的文字相似性分析。(2)以手写文档的文字相似性分析的结果为基础,结合输入内容的上下文信息,提出了确定手写文档识别候选的方法和识别结果自适应调整的方法。(3)设计并实现手写文档在线识别系统,并通过试验检验本文所提出的实现方法的有效性。经实验测试,本文提出的手写文档识别方法比手写单字符识别算法在第一候选识别准确率上提高近4.7%,前五候选识别准确率上提高近2.5%,候选结果修订的自适应调整方法提供智能修改的功能,能够自动帮助用户修改18%的识别错误。实现的支持用户自由编辑已写入的手写字符的手写文档在线识别系统能够满足用户连续输入、快速识别的录入需求。