在互联网高速发展和个性化的需求日益增长的环境下,当前主流的基于轮廓线的字体描述方法处理以笔画为基本结构的汉字字符时,已经很难满足个性化的需求。因为在这样的描述方法下,创建新风格的字体需要巨大的工作量。　　 本文提出了一种新颖的基于笔画的字符描述表示方法,通过这样的字符描述方法,可以从少量(少于全字符集的10％)的样本字符中获取风格信息,将之转移到其它字符之中,获取一个带着样本风格的全字符渲染结果。　　 为了实现此目标,本文首先定义了字符的结构和风格信息,前者描述了字符在不同风格下保持的相对稳定的部分,作为联系不同风格之间的桥梁;后者描述了字符随风格改变的特征。然后对字符的结构信息进行聚类分析,以其结果作为对进一步研究的指导和对于后续样本字符集选取的参考数据。针对偏旁部首在整个字符集中重复度不高的问题,本文提出了将偏旁部首作为笔画两两关系的集合来处理的方法,使得从很少的样本字符集就可以获取所有偏旁部首的样本风格。接着本文提出了一种字符生成方法,可以利用从样本字符集中获取的风格信息来生成字符集中其它字符,使之带有从样本中提取的风格。此外,本文还提出了一个优化的样本字符集选取方法。最后,为了获得手写字符中的风格信息,本文利用了研究组成员实现的一个基于字符结构信息指导的手写字符笔画提取方法,并在其结果之上提取间架结构的样本风格。从实验结果来看,这些方法都是有效的。