Bài toán nhận dạng chữ viết tay trực tuyến là một bài toán khó trong lĩnh vực nhận dạng mẫu. Chính sự đa dạng trong thói quen viết chữ của con người đã gây trở ngại rất nhiều cho các phương pháp học máy được sử dụng. Mặc dù khóa luận đã đạt được một số kết quả có triển vọng nhưng chỉ dừng ở mức thử nghiệm, cần phải có những thực nghiệm mở rộng hơn nữa trên các bộ dữ liệu chuẩn để có thể đánh giá chính xác về hiệu quả của các phương pháp được áp dụng cũng như xây dựng các hệ thống có khả năng áp dụng vào thực tế.
Khóa luận đề xuất một lời giải cho bài toán phân đoạn chữ viết tay bằng phương pháp quy hoạch động dựa trên các quy tắc lựa chọn, gán trọng số cho điểm cắt và xác xuất nhận dạng thu được từ mô hình Markov ẩn được huấn luyện trên tập dữ liệu đã có. Với các tham số thích hợp, mô hình Markov ẩn có thể lưu giữ được thông tin đặc trưng được trích chọn theo quá trình biến đổi DCT và được thể hiện bằng xác suất nhận dạng. Phương pháp gán trọng số giúp bài toán đơn giản đi và loại bỏ một phần các trường hợp chắc chắn sai. Hướng nghiên cứu tiếp theo của khóa luận là tìm cách đánh giá chính xác hơn nữa các trọng số được sử dụng trong quá trình quy hoạch động dựa trên thói quen viết của con người. Đồng thời tối ưu xác suất nhận dạng của mô hình Markov ẩn để thể hiện rõ đặc trưng của các nét bút. Ngoài ra, những nghiên cứu của khóa luận hoàn toàn áp dụng được vào bài toán nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt trực tuyến để thu được kết quả tương tự.