针对小波包变换的特点，提出了一种基于小波包变换的手写体金融汉字识别算法。该算法首先对汉字图像进行二维小波包分解，利用基于子图像能量方差的准则选择适当的部分分解树；然后将得到的子图像划分成多个局部窗口，计算局部窗口的能量值组成特征向量；再通过主成分分析（PCA）选择分类能力最强的一组特征，降低特征空间的维数；最后，将特征向量送入支持向量机进行分类。实验结果表明，该算法取得了较好的识别效果。