手写数学表达式识别方法研究

本文构建了一种基于编码器-解码器结构的网络结构,用于处理手写数学表达式识别的问题.经过对不同卷积神经网络的测试,整个网络先用密集连接卷积网络提取图片特征,再引入一个门限循环单元来形成编码器-解码器结构来处理图片特征,并在其中使用带有Coverage的2D注意力机制.基于CROHME竞赛提供的手写数学表达式数据集,结果达...     

HchMER: 混合人机智能的手写数学表达式识别方法

随着人工智能和端到端识别方法在手写数学表达式识别上的应用,数学表达式识别准确率有了明显的提高.然而,与公开数据集上的测试不同,实际应用中人的参与为识别算法引入了更多的不确定因素,如个性化的笔画信息、包含歧义的手写字符,以及不确定的公式结构等,影响了识别算法的性能.为此,提出了一种混合人机智能的手写数学表达式识别方法 HchMER.该方法借助手写数学公式识别算法、知识库和用户反馈,增强机器对用户输入的数学表达式的理解,从而提升手写数学表达式的编辑速度和准确率.为了验证HchMER的有效性,将其分别与MyScript Math Recognition (MyScript)算法,以及一个成熟的商用产品“Microsoft Ink Equation”(InkEquation)进行了比较.实验结果表明, HchMER在准确率上较MyScript和InkEquation分别提高了23.2%和26.51%.在平均完成时间上, HchMER比MyScript增加了44.46%(9.6 s),但是比InkEquation降低了11.48%(4.05 s).同时,被试在问卷调查和半结构化访谈中对HchMER给予了肯定.     

面向联机手写数学表达式的实时识别方法

数学表达式识别一般分为字符识别和结构分析两部分,而且大多数现有的方法是先进行字符识别然后将字符识别的结果作为结构分析的输入再进行结构分析,在这种分步识别的过程中,字符识别的错误会被继承到结构分析阶段,最终导致识别错误。关于数学表达式结构分析的问题,现有的方法大多是在假设所有的符号已经识别的基础上进行的。为了解决上述问题,提出了一种实时识别联机手写数学表达式的方法。该方法基于字符识别和结构分析的结合,动态地构建一棵数学表达式结构树来识别该数学表达式。在构建数学表达式树的过程中,采用了影响区域定位的方法,免去了其他不受影响区域的重复识别过程,因而提高了再次识别的效率,同时还弥补了现有实时识别方法不能乱序输入的缺陷。实验结果表明提出的方法可以得到比较满意的识别结果。     

汉字的数学表达式研究

通过深入分析汉字的有关结构知识,提出了一种全新的汉字表达方法,该方法将汉字表示成由505个部件作为操作数、部件间的6种位置关系作为运算符号的数学表达式,这种表达方法接近自然、结构简单,而且可像普通的数学表达式一样按一定的运算规则处理,它可广泛应用于排版印刷、广告、包装设计、网络传输及中文移动通信等领域,已成功地在汉字字形自动生成,互联网上跨平台传输汉字信息、挖掘有关汉字结构知识等方面。     

工业测控软件中的字符型数学表达式处理

本文介绍了一种数学表达式的处理方法，它可以将字符型的数学表达式通过而计算出结果。它支持人们日常使用的数学表达式形式，提供＋，－，×，／四则运算及１４个数学函数，支持“（）”对和二维数组，程度用Ｃ语言编写，具有良好的程序接口及优良的可靠性，易于移植。目前已应用于发动机测控软件之中。     

基于运算符信息的数学表达式检索方法

传统的文本检索技术主要面向一维文本,难以用于对二维结构数学表达式的检索.针对该问题,通过引入公式描述结构,实现基于运算符信息的数学表达式检索.利用公式描述结构提取算法获取LaTeX数学表达式的节点信息,从而得到公式骨架存储结构.在此基础上,选择运算符值为1的节点及其相关文档建立索引,并通过数学表达式匹配算法得到与输入相似的表达式集合.实验结果表明,该方法能够从519 588个数学表达式中快速、准确地找到相似表达式,并且不受一般运算数的影响.     

一种判别数学表达式有效性的方法

数学表达式是现代计算机科学中必不可少的组成部分,数学教学软件中如果缺少数学表达式有效性的判定,将会严重影响软件的运行效率和用户体验。针对此问题提出了一种采用递归方法来判别数学表达式有效性的方法。首先对表达式进行规格化处理,然后遍历数学表达式,进行括号匹配、运算符优先级处理和数学基本初等函数识别,最后进行常量的识别。对其中遇到的问题进行了讨论,并提供了解决方案。该方法已经应用于数学软件、远程教育等应用领域的函数作图中,当用户输入表达式错误时,它能够及时提醒用户输入的错误位置,达到了很好的效果。实验表明：数学表达式的有效性判别可以显著提高教学软件、函数作图的效率,改善用户体验。     

汉字数学表达式开发平台的设计与实现

汉字数学表达式理论弥补了汉字内码中包含信息量不足的缺点,使计算机以比汉字更细粒度的汉字部件为基本单元来处理汉字成为可能;基于汉字数学表达式原理,设计并实现了汉字数学表达式开发平台;该平台可以应用在很多领域,作为一个应用实例,开发了一个基于汉字数学表达式平台的文本数字水印系统。     

印刷体数学公式的识别

介绍了一个印刷体数学公式识别系统,它由公式字符识别和结构分析两部分组成。在公式字符识别中,采用了一些适用于公式字符的特殊处理方法;在结构分析中,根据数学公式的结构布局,采用了一种将“自顶向下”和“自底向上”策略相结合的数学公式结构分析方法,实现了数学公式的重用,实验表明,这种方法能取得较好的识别效果。     

印刷体数学公式识别中的结构分析策略

数学公式识别是OCR技术的重要组成部分，目前相关的研究还很欠缺。文中在简要介绍数学公式识别发展状况的基础上，针对结构分析这一公式识别的关键环节，提出了一种将“自顶向下”和“自底向上”策略相结合的数学公式结构分析方法。实验表明，这种方法对公式结构具有较好的适应性。     

印刷体数学公式结构分析的一种方法

数学公式识别是OCR技术的重要组成部分,目前相关的研究还很欠缺。文章在简要介绍数学公式识别发展状况的基础上,针对结构分析这一公式识别的关键环节,提出了一种基于基准线、运算符作用域并结合语法分析数学公式结构的方法。实验表明,该方法对公式结构具有较好的适应性。     

An Approach for Recognition and Interpretation of Mathematical Expressions in Printed Document

In this paper, we propose an approach for understanding Mathematical Expressions (MEs) in a printed document. The system is divided into three main components: (i) detection of MEs in a document; (ii) recognition of the symbols present in each ME; and (iii) arrangement of the recognised symbols. The MEs printed in separate lines are detected without any character recognition whereas the embedded expressions (mixed with normal text) are detected by recognising the mathematical symbols in text. Some structural features of the MEs are used for both cases. The mathematical symbols are grouped into two classes for convenience. At first, the frequently occurring symbols are recognised by a stroke-feature analysis technique. Recognition of less frequent symbols involves a hybrid of feature-based and template-based technique. The bounding-box coordinates and the size information of the symbols help to determine the spatial relationships among the symbols. A set of predefined rules is used to form the meaningful symbol groups so that a logical arrangement of the mathematical expression can be obtained. Experiments conducted using this approach on a large number of documents show high accuracy.     

数学公式中字符和符号间空间关系的识别

文章根据笔写数学公式中字符或符号间空间关系的特点,提出了一种识别方法。首先,对数学公式中的字符和符号进行分类,对每一类提出了相应的正上和正下关系识别方法,然后应用模糊识别的方法对常见关系进行识别。因为根号的特殊性,它被作为一种特殊情况加以处理。实验表明,识别的正确率可达到93.4%。     

基于滑动窗口的印刷体数学公式中粘连字符的切分

在印刷体数学公式识别中,不能很好地切分粘连字符是造成识别错误的主要原因。针对这种情况,提出了一种基于滑动窗口切分粘连字符的方法。通过特征值比较．提取出粘连字符,然后对粘连字符切分。实验表明,这种方法使识别率得到了提高。     

浅谈人脸表情智能识别

每个人都有一副独特而不混淆的脸相,即使双胞胎也不例外,因此人们相见时,给人印象最深的就是脸.人脸表达情感的肌肉非常发达,能表现各种表情,丰富的表情成了人脸的重要特征,在人际交往过程中了解内心的变化具有极为重要的意义.因此人脸表情智能识别在近几年也逐渐成为了人工智能和机器智慧学习中一个重要的研究点,在未来生活中有着广泛的...     

数学公式识别系统:MatheReader

数学公式广泛存在于各类文献之中，但是公式的识别远比文字段落的识别困难．义章介绍了一个数学公式图像识别系统MatheReader，重点阐述了其在公式定位及公式分析方面的技术方案．在公式定伉方面，抽取版式特征，采用Parzen分类器区分独立公式和普通文字行，在普通文字行内检测二维结构定位内嵌公式．在公式分析方面，定义十一种基本公式类型，并用产生式规则限定每类公式的唯一分解方法，提出先识别公式类型，然后分解为子表达式的公式分析方法．和已有系统比较，MatheReader的功能更加强大，能够处理的公式更加丰富．     

Mathematical expression recognition: a survey

Abstract. Automatic recognition of mathematical expressions is one of the key vehicles in the drive towards transcribing documents in scientific and engineering disciplines into electronic form. This problem typically consists of two major stages, namely, symbol recognition and structural analysis. In this survey paper, we will review most of the existing work with respect to each of the two major stages of the recognition process. In particular, we try to put emphasis on the similarities and differences between systems. Moreover, some important issues in mathematical expression recognition will be addressed in depth. All these together serve to provide a clear overall picture of how this research area has been developed to date. Received February 22, 2000 / Revised June 12, 2000     

面部表情识别方法综述

介绍了表情识别难点及研究现状;重点阐述了不同的人脸表情特征提取方法和基于分类器的表情识别方法,并对各种方法进行了简单的分析比较;最后针对鲁棒性的需求,给出了人脸表情识别未来要研究的重点内容。