วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอวิธีรู้จำแบบใหม่ด้วยแบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟทำงานรวมกับซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน สำหรับการรู้จำตัวอักษรเดี่ยวลายมือเขียนภาษาไทยจากคำแบบออนไลน์ ในปัจจุบันงานวิจัยทางด้านการรู้จำแบบรูปมีแนวโน้มเข้าสู่ 2 วิธีการหลักคือ วิธีการสร้างแบบจำลองแบบเจเนเรทีฟเพื่อใช้จำลองรูปแบบของชนิดต่างๆ ซึ่งเทคนิคที่นิยมใช้ในการรู้จำตัวอักษรได้แก่ แบบจำลองฮิดเดนมาร์-คอฟ และวิธีการวิเคราะห์ดิสคริมิแนนต์เชิงเส้นทั้งโดยทางตรงและทางอ้อม ซึ่งเทคนิคที่กำลังอยู่ในความสนใจอย่างมากในปัจจุบัน คือ ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ขณะที่การรู้จำด้วยแบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟประสบปัญหาในการรู้จำกลุ่มตัวอักษรภาษาไทยที่คล้ายกันส่งผลให้อัตราการรู้จำต่ำเนื่องจาหการสร้างแบบจำลองของชนิดที่คล้ายกัน แบบจำลองที่ได้ย่อมคล้ายกันทำให้ตัดสินสับสน ซึ่งซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนสามารถวิเคราะห์ดิสคริมิแนนต์เพื่อหากไฮเปอร์เพลนในการจำแนกชนิดที่คล้ายกันเหล่านี้ได้ แต่ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนเป็นตัวจำแนกแบบไบนารีจึงไม่เหมาะสมกับจำนวนชนิดที่มาก เช่น จำนวนตัวอักษรภาษาไทย กรรมวิธีในงานวิจัยนี้จึงนำเอาข้อดีของทั้งสองแนวทางในการรู้จำมาทำงานร่วมกันเพื่อชดเชยอัตราการรู้จำต่ำในแบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟในกลุ่มชนิดที่คล้ายกัน และลดจำนวนชนิดที่ต้องจำแนกในซัพพอร์ดเวกเตอร์แมชชีน ผลการทดสอบกระทำบนไมโครคอมพิวเตอร์ที่ใช้หน่วยประมวลผลกลางเป็นเพนเทียมโฟร์ความเร็ว2.4 กิกกะเฮิรตซ์ และมีหน่วยความจำหลัก 512 เมกะไบต์ การทดสอบระบบกับตัวอักษรตัวเดี่ยวระดับบนกลาง และล่างของผู้เขียนอิสระได้อัตราการรู้จำเฉลี่ยร้อยละ 90.57 92.20 และ 97.88 ตามลำดับ