随着手写识别技术的发展，汉字、英文等文字都成功实现了这项技术。而维吾尔文手写识别仅仅出于起步阶段，仍有很大的发展空间。本文针对维吾尔文单字符的手写识别，研究了手写体维吾尔文单字符的特征提取和识别算法，主要研究内容如下：1.介绍了维吾尔文识别的研究现状以及一些较为常用的特征提取方法和识别分类器；2.简要研究了维吾尔文字符的特点，包括维吾尔文字符的书写方式，连接形式等。根据维吾尔文字符自身的书写特点提出了手写体维吾尔文单字符识别过程中存在的困难；3.针对手写体维吾尔单文字符识别的预处理各步骤，实现了二值化、平滑、归一化算法以及Hilditch细化算法。提出了一种基于Hough变换的手写体维吾尔单文字符的倾斜校正算法，能够对手写体维吾尔文字符进行倾斜校正。该算法也能对维吾尔文单词进行倾斜校正；4.提出了一种基于实值Gabor滤波器的手写体维吾尔单文字符能量特征提取算法。实现了基于均匀网格的手写体维吾尔单文字符的方向线素特征提取算法；5.实现了基于实值的Gabor滤波器的能量特征提取的KNN分类器手写体维吾尔单文字符的识别。完成了基于方向线素的方向特征提取的KNN识别分类器手写体维吾尔单文字符的识别。结合以上两种特征，提出了联合基于实值Gabor滤波器的能量特征和方向线素的方向特征的KNN分类识别算法。采用该算法对手写体维吾尔文单字符进行分类识别，取得较好的识别结果，并对识别结果进行了分析。