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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。 相似文献
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该文通过对包含有数学公式的图片进行二值化、灰度化等图像预处理,为了要精确的进行数学公式分割,需要精准的提取出数学公式的各种特征.每个字符的主要特征就是它的骨架,通过对数学公式字符图像进行数学形态学的细化处理,然后接着进行字符骨架提取,最后使用轮廓投影的方法对图片进行分割,最后把分割的结果进行归一化处理. 相似文献
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文中从方便学习者使用异构移动终端进行数学公式及图形查询的角度出发,设计了一种基于Web Services四层架构的移动数学公式及图形查询系统.该系统的服务端使用J2EE开发,客户端使用J2ME开发,以支持学习者通过不同分辨率、不同操作系统的移动设备查询常用公式、函数及图形,另外,该系统还使用Mobile SVG技术生成矢量数学图形,并将Ajax、gzip等技术用于提升性能,能大大提升查询速度、节省移动客户端的有效存储空间.该系统的架构和所采用的技术克服了目前移动设备访问网络资源速度较慢、存储量较小、分辨率不同等各种影响学习效果的不利因素,因此能为学习者提供更好的移动数学学习支持,具有很好的应用价值. 相似文献
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针对现有的手写数学公式识别(HMER)方法经过卷积神经网络(CNN)多次池化后,图像分辨率降低、特征信息丢失,从而引起解析错误的问题,提出基于注意力机制编码器-解码器的HMER模型。首先,采用稠密卷积网络(DenseNet)作为编码器,使用稠密连接加强特征提取,促进梯度传播,并缓解梯度消失;其次,采用门控循环单元(GRU)作为解码器,并引入注意力机制,将注意力分配到图像的不同区域,从而准确地实现符号识别和结构分析;最后,对手写数学公式图像进行编码,将编码结果解码为LaTeX序列。在在线手写数学公式识别竞赛(CROHME)数据集上的实验结果表明,所提模型的识别率提升到40.39%,而在3个级别的允许误差范围内,识别率分别提升到52.74%、58.82%和62.98%。相较于双向长短期记忆(BLSTM)网络模型,所提模型的识别率提高了3.17个百分点;而在3个级别的允许误差范围内,识别率分别提高了8.52、11.56和12.78个百分点。可见,所提模型能够准确地解析手写数学公式图像,生成LaTeX序列,提升识别率。 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(8)
为了开发一款在Android平板电脑上运行的手写数学公式识别的软件,首先采用特征值多级分类方法对手写字符进行识别;然后提出一种使用三叉结点结构存储数学公式的算法,将手写数学公式转换成一棵三叉树;最后利用三叉树的先序算法将三叉树转换成MathML语言即可在Web浏览器上显示。 相似文献
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开学厂,经常会用到Word做数学计算题,但在Word里面输入复杂的数学公式非常麻烦。传统的方法需要在Word的大量公式表中点选,再插入文中。有没有办法能简单输入数学公式?其实用Windows7系统配合Word2007,就能做到。 相似文献
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你是否在为输入繁琐复杂的数学公式而烦恼?亦或是想展现自己的解题技艺却在输入复杂的公式时望而却步?很多时候,你想要在电脑上制作一个复杂一点的公式,还真有点无从入手吧。在线LaTeX公式编辑器完全免费(http://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php),简单几步即可生成复杂的公式图片,绝对值得被 相似文献
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