Τα σύγχρονα συστήματα αναγνώρισης γραφέα χρησιμοποιούν μια ποικιλία διαφορετικών χαρακτηριστικών και τεχνικών για να προσδιορίσουν τον συγγραφέα του χειρόγραφου κειμένου. Σε αυτή την διατριβή παρουσιάζονται διάφορα κατευθυντικά χαρακτηριστικά καθώς και συνδυασμοί κατευθυντικών χαρακτηριστικών με χαρακτηριστικά που βασίζονται σε μοντέλα. Συγκεκριμένα, επιχειρούνται αρκετές βελτιώσεις ενός στατιστικού, κατευθυντικού χαρακτηριστικού, του edge hinge distribution. Τα νέα χαρακτηριστικά που παρουσιάζονται είναιτο Skeleton Hinge Distribution, το Weighted Skeleton Hinge Distribution, το Quantized SkeletonHinge Distribution, το Directional Stroke Run Length Distribution και το Edge Skeleton HingeCombination . Επιπλέον, διερευνάται ο συνδυασμός του Skeleton Hinge Distribution με ένα χαρακτηριστικό που βασίζετε σε μοντέλα. Νέες συνεισφορές που σχετίζονται με την προεπεξεργασία των εικόνων εγγράφων αλλα και την εξαγωγή πολύτιμων χαρακτηριστικών του κειμένου. Ειδικότερα, παρουσιάζονται δύο τεχνικές για την εκτίμηση μεγέθους κύριου σώματος (Main Body Size Estimation), το οποίο είναι ένα χαρακτηριστικό του κειμένου με εφαρμογή σε ένα ευρύ φάσμα πεδίων ανάλυσης εικόνων εγγράφου. Η πρώτη μέθοδος μετρά άμεσα το μέγεθος του κύριου σώματος, ενώ η δεύτερη υπολογίζει πρώτα τις βασικές γραμμές (baseline). Και οι δύο προτινόμενοι μεθόδοι δεν απαιτούν τμηματοποίηση (segmentation) . Τα πειραματικά αποτελέσματα παρουσιάζονται σε μια συλλογή χειρόγραφων εγγράφων καθώς και σε μια μικρή συλλογή 10 εικόνων απο πληκτρολογημένα εγγράφα προκειμένου να προκύψουν πιο αντικειμενικά αποτελέσματα. Επιπλέον, παρουσιάζετεμια τεχνική για τον εντοπισμό κειμένου που εκμεταλλεύεται το γεγονός ότι το κείμενο πρέπει να παρουσιάζει κάποια αντίθεση σε σχέση με το υπόβαθρο (background), προκειμένου να διακρίνεται από το ανθρώπινο μάτι. Χρησιμοποιείται μια διαδικασία binarization για τη δημιουργία κατάλληλων εικόνων εγγράφου για την ανίχνευση κειμένου. Στην συνέχεια τα συνδεδεμένα στοιχεία (connected components) της εικόνας εξάγονται και εφαρμόζονται ορισμένοι ευρετικοί κανόνες για τον εντοπισμό περιοχών που περιέχουν κείμενο. Για την αξιολόγηση της παρούσας εργασίας, η συλλογή χειρόγραφων firmaker DB χρησιμοποιήθηκε. Η συγκεκριμένη συλλογή περιλαμβάνει 4 σελίδες χειρόγραφού κειμένου από 250 διαφορετικούς συγγραφείς. Χρησιμοποιήθηκε μια πληθώρα τεχνικών αντιστοίχισης για το Skeleton Hinge Distribution, συμπεριλαμβανομένου του πλησιέστερου γείτονα, k-means, ιεραρχικών συστάδων (hierarchical cluster trees) , knn και support vector machines. Το χαρακτηριστικό Skeleton Hinge Distribution κατάφερε να ανιχνεύσει τον συγγραφέα χειρόγραφου κειμένου με ακρίβεια 90,8%, το Weighted Skeleton Hinge Distribution με ακρίβεια 91,2%, το Quantized Skeleton Hinge Distribution με ακρίβεια 92,4%, το Directional Stroke Run LengthDistribution με ακρίβεια 91,2% και το Edge Skeleton Hinge Combination με ακρίβεια 90,2%.