该文共分六章,主要内容如下:第一章介绍了该文的研究背景和意义,概述了人机交互系统中手绘图形识别的基本理论、方法和应用的现状,并进一步分析了目前存在的问题和不足,提出了该文研究的主要方向.第二章对联机识别中的特征提取方法进行了研究,首先对经典的几种特征点检测算法进行了讨论,分析了其优势和不足之处,在此基础上提出了一种新的检测方法,并与经典算法进行了实验比较,验证了该算法的性能;然后,给出了几种用于联机图形识别的特征定义,并对其中的几种定义给出了相应的算法.第三章中主要研究了一种弹性匹配算法,并将其用于单笔划图形的识别.文中首先介绍了一种自适应形态校正技术,随后讨论了弹性匹配中的一些基本算法及存在的问题,并在此基础上研究了一种新的弹性匹配算法,其主要特点是在匹配算法中引入了一种基于物理模型的形变度量,能够有效地改善原有算法的性能.第四章首先介绍了隐马尔可夫模型的基本概念及其特点以及在实际应用中所涉及到的基本问题;讨论了一种基于段长分布的隐马尔可夫模型的建模方法,并详细介绍了该模型的训练算法;为了提高识别性能,提出了一种笔划顺序的调整算法.第五章主要讨论了一种基于模糊规则的手绘图形联机识别方法.首先,研究了一种基于模糊聚类的特征空间划分方法以及一种隶属度函数的优化算法;然后讨论了一种新的模糊规则提取算法,用于提取合理的分类规则;为了有效地构造基于模糊规则的分类器,引入了一种网络模型,使用该网络可以有效地实现一个模糊规则系统;在此基础上,构造了具有实用价值的识别系统.