در این مقاله روشی برای بازشناسی برخط زیر-کلمات فارسی ارائه می شود. ابتدا نقاط و علائم زیر-کلمه و مکان نسبی انها تشخیص داده می شود و با توجه به ان زیرمجموعه هم علامتها از مجموعه زیر-کلمات فارسی انتخاب می شود. اگر این زیرمجموعه فقط یک عضو داشته باشد ان کلاس به زیر-کلمه ناشناخته نسبت داده می شود و گر نه بدنه زیر-کلمه ناشناخته با بدنه های زیر-کلمات هم علامت مقایسه می شود. زیر-کلمه ای که یکی از بدنه های منتسب به ان با بدنه زیر-کلمه ناشناخته کمترین فاصله را داشته باشد، به زیر-کلمه ناشناخته نسبت داده می شود. سیستم بازشناسی علاوه بر شبیه ترین زیر-کلمه، حداکثر 9 زیر-کلمه دیگر را نیز که در رتبه های بعدی از نظر فاصله با زیر-کلمه ناشناخته قرار می گیرند، پیشنهاد می کند.
روش پیشنهادی برای یک پایگاه داده شامل 11 نمونه از هر زیر-کلمه با یک فرهنگ 1000 زیر -کلمه ای، ازمایش شده است. میزان بازشناسی درست با در نظر گرفتن اولین گزینه بازشناسی 95/74% و با درنظر گرفتن 10 گزینه اول بازشناسی 87/97% است.