文字识别是集模式识别、图像处理与文字处理技术于一体的一种新技术，是模式识别和人工智能领域的一个研究方向.目前，西方文字和汉字的印刷体识别经过了多年的探索和实践，已经走向了实用化.西夏文字是记录古代西夏主体民族-党项族的语言和文字，是研究西夏文化的重要手段.西夏文字识别可以广泛应用于西夏文字信息处理的各个领域，如新闻出版印刷业、古籍资料的整理和研究、西夏文字数字图书馆等.为了更好的进行西夏文字处理，急需开发西夏文字识别软件，将西夏文字资料及图书输入到计算机中保存起来，以方便学习和研究.　　 本文围绕手西夏文字识别研究的难点，从西夏文献图片的预处理、弹性网格划分、笔画方向分解特征和Gabor特征的提取以及Bayes分类方法四个方面对西夏文字识别进行了综合的研究，主要工作包括：　　 1、西夏文献图片预处理：对西夏文字文字图片进行二值化、去除噪声、细化等预处理，并对西夏文献中的西夏文字按照书写方法实现了单字的切分.　　 2、西夏文字的弹性网格划分方法：对西夏文字划分各种弹性网格，以最大限度的消除西夏文献中文字书写各异、手写风格等引起的旋转变形、伸缩变形、笔画位置不稳定等问题.　　 3、西夏文字特征提取：根据西夏文字的特点及笔划分布的统计特征，对西夏文字进行横竖撇捺四方向的分解，对分解后的各分向量的像素在弹性网格上进行统计而提取特征，并使用LDA方法压缩提取特征以提高识别的性能.　　 4、Bayes分类方法分类西夏文字：讨论了使用欧氏距离、街区距离、带偏差的欧式距离等距离测度方式下Bayes分类西夏文字，实验证明使用了带有二阶统计特征的距离测度方式可以提高西夏文字识别率.