随着PDA、手机等便携式移动计算设备的普及，手写输入的应用越来越广泛。尽管汉、英文手写输入技术已经比较成熟，但维吾尔文字的联机手写识别产品尚未见报道。本文首先介绍了联机文字识别技术的发展及汉、英文手写输入的主要技术，在此基础上对维吾尔文字手写输入的方案及实现技术进行了研究，主要做了以下工作：(1)首先对维吾尔文字符与汉、英文字的结构特点进行了对比研究，提出了联机识别用维吾尔文字特征集，设计了以主体笔划方向、笔划数、点数、点位等为主要特征的特征码；(2)通过手写板采集维吾尔文字符的坐标序列，进行滤波等预处理，按照维吾尔文字特征集及特征提取算法提取主要特征码，形成特征向量；(3)建立特征模板库，对于每一类字符的样本采用动态聚类的C-均值算法划分子类，通过求均值向量计算各子类的代表点作为基准模板；(4)采用分段线性分类器对输入的待分类样本与基准模板比较进行分类识别。实验结果表明，本系统的识别方法是可行的，识别率大于90％。联机手写维吾尔文字识别技术还处于实验阶段，本文仅对一种识别方法进行了一些探索性的研究，为进一步的研究提供参考。