در این پایان نامه ما به ارائه یک روش مبتنی بر نمایش تنک برای تشخیص ارقام دست نویس فارسی می پردازیم. در سال های اخیر روش های مبتنی بر نمایش تنک توانسته اند به کارایی قابل توجهی در مسائل بینایی ماشین و پردازش تصویر دست یابند. چالش اصلی در طراحی یک طبقه بند مناسب برای تشخیص ارقام فارسی، مدل کردن زیرفضای داده ها و انجام عمل طبقه بندی بر اساس مدل ارائه شده است. رویکردی که در این پایان نامه برای تشخیص ارقام دست نویس فارسی در نظر گرفته شده است، استفاده از نمایش تنک مبتنی بر معیار فیشر برای تبدیل خطی داده ها به صورتی که داده های یک دسته نزدیک هم و داده های دسته های متفاوت دور از هم قرار گیرند و همچنین اضافه کردن نگاشت محلی خطی به عنوان یک عبارت منظم ساز تا همسایگی محلی داده ها حفظ شود. یکی از مشکلات مشترک تمام روش های طبقه بندی مبتنی بر نمایش تنک بی توجهی به مساله همسایگی محلی داده ها می باشد. به عبارت دقیق تر این روش ها نمایش تنک داده های مربوط به هر کلاس را بدون توجه به این که چه داده هایی در همسایگی محلی چه داده هایی قرار دارند، به دست می آورند.که این باعث کاهش دقت طبقه بندی روی داده های آزمایشی می شود. به منظور حل مشکل همسایگی محلی در طبقه بندهای مبتنی بر نمایش تنک، از مفهوم نگاشت محلی خطی استفاده می کنیم. روش پیشنهادی با استفاده از الگوریتم نگاشت محلی خطی این مشکل را تا حدودی برطرف می کند. در این پایان نامه از مزایای این روش ها برای حل مشکلات مربوط به تشخیص اعداد دست نویس فارسی و افزایش نرخ تشخیص استفاده شده است. علت موفقیت روش های نمایش تنک در مسائل بینایی ماشین این است که بیشتر داده ها دارای ساختاری هستند که می توان آن ها را به خوبی با مجموعه کوچکی از بردار های پایه بازسازی کرد. آزمایش های انجام شده بر روی مجموعه داده هدی که شامل ?? هزار نمونه است نشان می دهد که سیستم پیشنهادی دقت بیشتری در مقایسه با سیستم هایی که قبلا ارائه شده است دارد و توانسته است به دقت98.36 درصد با ?? هزار نمونه آموزشی و ?? هزار داده آزمون دست یابد.