笔迹鉴别是根据手写笔迹判断书写人身份的一门科学和技术。近年来，社会需要对笔迹鉴别的研究提出了新的要求，模式识别和人工智能等相关学科的进展为笔迹鉴别的发展提供了新的契机。在这样的背景下，本文分析了笔迹鉴别的应用背景和发展历史及笔迹鉴别研究的技术状况，探讨了笔迹鉴别问题的性质和实现的难点，提出了一个实现笔迹鉴别系统的方案。指出实用的笔迹鉴别系统需要文检专家的参与和最终判决。在笔迹图像的预处理方面，提出了一种通用的噪声消除方法和有效的字符归一化方法。在特征字的特征提取过程中，对字符的形状特征，运用距离变换匹配的方法；对字符的纹理特征，采用基于游程矩阵的分析方法和Wigner分布的分析方法。这些方法吸收了模式识别和计算机视觉领域的最新理论和技术，在书写人识别和验证实验中取得了很好的效果。在特征字的分类过程中，采用了相似形度量(最近邻法)的方法。针对同一类的多个样本，根据不同的特征提取方法，分别采用了距离平均法和样本平均法，进一步反映了样本的整体信息。本文运用的笔迹特征的分析方法和分类判别方法，经过大量的实验达到了满意的正确识别率。