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。     

印刷体文献中数学公式识别及描述系统研究

印刷体数学公式识别系统的建立,需要对数学公式结构本身及其字符识别方法和识别后的描述方法进行研究。为此建立了数学公式识别及描述实验系统,实现了部分数学公式的结构本身及其字符的识别,能完成从图像到文本的转换,对识别的结果能用数学建模语言进行有效表示。     

一种印刷体文档内嵌数学公式提取方法的研究

针对目前光学字符识别技术(OCR)较难实现对中文文献中的数学公式进行识别,提出一种改进算法来解决印刷体内嵌数学公式的识别问题。通过添加新的特征值进行文本行分类,对内嵌公式行按字符逐一分割,再从分类后的文本行中依次提取出数学公式。实验结果表明,该算法具有识别率高、高效特点,与现有同类算法比较,在解决中文印刷体的数学公式识别问题方面的优势明显。     

一种中文文档的数学公式定位方法

为了从中英文混排的中文文档中定位数学公式,提出了一种基于中文字符识别和公式符号识别的数学公式定位方法。该方法主要由中文字符提取、内嵌公式提取和独立公式定位三个部分组成。在中文字符提取中,首先提取字符块信息中文字符识别结果、公式符号识别结果和字符块的几何特征,然后使用决策树的方法区分中文字符和非中文字符。在内嵌公式提取中,使用公式符号的语义信息、符号间的角标关系和公式的语义信息等从非中文字符中定位内嵌公式。在独立数学公式定位中,对包含较多内嵌公式符号且不包含中文字符的文字行提取版式结构特征,并使用高斯混合模型区分独立公式和普通文字行。在148幅文档图像共包含3 690个公式组成的测试集上取得了91.19%的公式定位正确率。     

基于手势的手写公式编辑系统

该文设计实现了一个笔式界面环境下的手写数学公式编辑系统,该系统利用手势技术实现人机交互,并且采用双分类器对单个字符进行识别,从而提高了交互效率和字符识别率。     

数学公式图像处理综述

数学公式广泛存在于各类文献之中,因此数学公式的自动定位、识别、分析和理解是文档图像处理必须研究的问题.但是数学公式和普通文本存在很大区别,所以数学公式的识别、分析远比文字段落的识别困难.本文回顾了数学公式图像处理的研究历程,提出了公式处理的模型,总结比较了公式定位、公式识别、公式分析以及性能评估等方面的主要处理方法,并展望了未来的研究方向.     

基于统计特征的印刷体数学公式上/下标关系判别

印刷体数学公式与普通文本相比有许多不同的特点,其二维结构决定了公式识别不仅包含字符识别,更重要的是对其结构的分析。上/下标关系是公式中出现频繁又难于解决的特殊结构,容易与水平关系混淆。该文提出两种基于统计特征的印刷体数学公式上/下标关系判别方法,一种直接分析符号的外接矩形,另一种利用了符号的识别结果。实验结果表明,两种方法与同类方法相比都有改进,其中利用识别结果进行判别的方法不仅能将上/下标与水平关系很好地区分开,而且具有很大的类间距离。     

光学字符识别技术与展望

光学字符识别技术在人机交互中，发挥了界面友好的作用。根据识别时所提取具体特征的不同，字符识别通常可以分为：统计字符识别、结构字符识别和神经网络字符识别技术3种。该文分析了文字识别中的典型方法，并结合模式识别领域取得的理论成果，介绍了模糊技术识别、基于语义理解的识别等发展中的识别技术。光学字符识别为大量数据的自动录入提供了一条有效的途径，在文档自动分析、图像检索、人机交互方面有广阔的发展空间。     

手写公式识别和计算研究

针对手写数学公式的识别和计算问题,提出了一种基于卷积神经网络的字符训练方法。利用计算机视觉对数学公式图片进行预处理,采用卷积神经网络进行二维矩阵转换,得到了对应的字符符号,通过后缀表达式计算了识别结果。运用Softmax函数训练了字符模型,统计和分析了几种类型的数学公式识别和计算结果。实验结果证明,通过训练字符能有效提高正确率,该方法可为复杂手写数学公式识别和计算提供参考。     

英文字符特征提取系统

英文字符识别是模式识别的一个重要分支,具有广泛的应用领域.字符识别主要包括文档切分、单词切分、字符识别及后处理几部分.文中描述的是英文字符识别系统实现了从图像扫描到得到识别结果的全过程, 而字符特征提取是文本的重点内容.以五十二个英文字符为研究对象,具体包括了图像预处理、特征提取、建立模板、分类器设计、后处理等步骤.文章对OCR领域中应用比较广泛的网格特征、外围特征、穿越特征等特征和几种距离分类器分别进行比较分析,并进行大量的实验.实验结果表明识别准确率和识别处理时间方面具有良好性能.