目前,我国有大量的蒙古文古籍以图像的形式保存在图书馆中。这些古籍文档内容涉及宗教、历史、文化、艺术、天文、地理、民族、医学等诸多方面,是人类文化的宝贵遗产。但图像格式的古籍文档不利于研究人员的编辑,检索、以及更进一步的统计分析。因此本文以木刻印刷的《御制蒙古文甘珠尔经》为研究对象,对蒙古文古籍文档的识别进行了深入研究,对蒙古文古籍的识别提出了行之有效的解决方案,以期推动蒙古文古籍文档的电子化,为蒙古文古籍的挖掘和利用提供便利,从而促进蒙古文化的传播和发扬光大。本文分析了蒙古文以及蒙古文古籍的特点,在此基础上提出了蒙古文古籍识别的方法。在预处理阶段,通过对古籍的自身特点的分析,本文选取合适的方法对蒙古文古籍文档进行倾斜校正,二值化和去噪处理。在文档分割阶段,本文依据水平投影对文档图像进行列切分,然后根据最大连通域对每一列进行词切分。在单词切分后,进一步依据主干线将蒙古文单词切分成字元(Glyph Unit Abbr. GU)。每个字元由不超过三个蒙古文字母组成。在特征提取阶段,我们根据分类要求,共提取字元的八种特征：LP, Euler number, BD, DCT, DWT, PCA, Con&Pro, and EPI。在分类阶段,我们采取三步分类的方法。在第一步,我们利用决策树进行将所有的字元分到九组字元中的一组。在第二步,对每组字元,我们利用5个BP神经网络对该组字元进行识别。5个神经网络的输入分别为字元的五种特征向量。在第三步,通过对5个神经网络返回的5组结果综合生成每组字元的最终的识别结果。对每组识别后的结果,我们采取基于加权编辑距离的错误校正算法对结果进行校正,并最终生成编码的蒙古文古籍文档。本论文共选取了20页蒙古文古籍文档进行了实验。统计实验结果,蒙古文单词字元切分准确率96.2%,最终单词识别的准确率达到了71%。由于蒙古文古籍是由多人书写木刻印刷而成,每一个文字存在多个不规范的变体,字母的重叠相交的问题比较明显,所以切分和识别难度较大。所以本文在文蒙古文古籍的识别率是令人满意的。