Perkembangan teknologi citra digital melahirkan banyak metode untuk mengenali pola tulisan seperti tulisan huruf dan tanda tangan. Dua diantara metodenya yaitu Modified Direction Features dan Learning Vector Quantization. Pengenalan pola ini dilakukan dengan memperhatikan piksel-piksel penyusun citra digital yang membentuk matriks sehingga membentuk citra biner. Dalam pengenalan pola, vektor-vektor dari matriks tersebut perlu di klasifikasi sehingga dapat ditentukan pola yang dimaksud termasuk ke dalam pola yang mana. Modified Direction Feature (MDF) adalah metode ekstrasi fitur yang mentransformasi vektor dari citra biner menjadi sebuah vektor yang mewakili ciri dari arah dan transisi dari suatu pola. Learning Vector Quantization (LVQ) adalah salah satu metode klasifikasi yang memiliki proses komputasi yang mudah. Pada penelitian ini akan dilakukan penerapan metode MDF pada LVQ sehingga dapat dilakukan perbandingan antara pengenalan yang menggunakan metode MDF dan LVQ, dan yang hanya menggunakan LVQ agar dapat diketahui apakah dengan menerapkan ekstraksi ciri arah dan transisi dari suatu citra dapat meningkatkan akurasi atau tidak.