字符识别技术在近些年来具有非常广泛的应用。同时也出现了很多种识别方法。其中,形状上下文算法具有非常高的识别率。从2000年提出该算法至今,已被广泛地应用在图像识别技术领域。然而形状上下文算法需要处理大量的字符信息,因此,处理速度并不高。对此,本文在该算法的处理速度上进行改进,引入了序贯相似性检测的思想,减少对非匹配字符的处理时间。首先在训练过程中,选定一个合适的经验阈值。然后在识别过程中,当一个字符与样本库中的一个样本进行匹配时,‘若累计误差值大于设定的阈值,则舍弃该样本值,与下一个样本进行匹配。若该经验阈值不合适,则重新进行训练,找到一个新的阈值。整体过程减少了对非匹配字符的处理时间,在识别率不变的基础上,提高了处理速度。根据识别过程计算的点数,可以推算出整体的处理时间减少了65%左右。