上下文感知手寫數(shù)學公式識別.pdf

1、目前的結構識別方法基本屬于盲析法，即把某種各個區(qū)位的識別算法，以固定的次序輪詢于各個區(qū)位上，根據(jù)識別算法的結果判斷當前符號處于前一符號的何種區(qū)位當中；或者是符號識別與結構分析同時進行的搜索解空間中最小代價的搜索法。這些方法由于均是基于區(qū)位遍歷技術，識別速率或區(qū)位識別正確率都不同程度受到較大局限。對此本文研究基于上下文感知的聯(lián)機手寫數(shù)學公式結構分析方法，該方法依據(jù)不同教學層次數(shù)學公式各種符號鏈寫結構出現(xiàn)的概率及源位符號的類別，建立上下文感

2、知模型，根據(jù)模型對后繼字符可能出現(xiàn)的區(qū)位進行預測并監(jiān)督，有效避免了盲析法的區(qū)位識別弊端，區(qū)位識別正確率和識別速度得以提升，有益于推廣使用間接式白板系統(tǒng)。
　　本文的主要工作與創(chuàng)新內容如下：
　　1．深入分析數(shù)學公式的書寫結構，將書寫結構分為一般、規(guī)范型非一般及專用符號體系三大類書寫結構。規(guī)范型非一般書寫結構重點討論具有代表意義的分段函數(shù)結構與水平蓋括等書寫結構；專用符號體系重點討論典型的分數(shù)、∑、∏、積分、等符號體系。

3、>　　2．詳細描述CSDTW、SVM、KNN、多分類器四種有代表性的聯(lián)機手寫字符識別方案，并選取識別率最高的CSDTW方案實現(xiàn)系統(tǒng)的聯(lián)機手寫單筆畫數(shù)學公式符號識別，利用組合策略實現(xiàn)聯(lián)機手寫多筆畫公式符號識別。
　　3．提出基于上下文感知的聯(lián)機手寫數(shù)學公式結構分析方法。設計一般書寫結構、規(guī)范型非一般書寫結構以及專用符號書寫結構等的上下文感知模型通用結構。通用結構中建立了各個教學層次的數(shù)學公式符號在不同區(qū)位鏈接的教學概率及區(qū)位感知碼。

4、利用感知模型進行結構分析，分析過程包括區(qū)位推薦、后繼感知區(qū)位監(jiān)測、區(qū)位確定等重要環(huán)節(jié)。
　　4．設計并實現(xiàn)基于上下文感知模型的聯(lián)機手寫數(shù)學公式結構分析算法。一般結構的識別是基于兩符號質心間的連線與水平線所成的角度來判別的方法。規(guī)范型非一般結構和專用符號體系結構的識別是利用字符區(qū)域和質心的方法或者利用高度比的方法。
　　實驗的區(qū)位確定正確率達到98.2％；區(qū)位確定的平均時間約為3ms左右，與現(xiàn)有相關成果比較，上下文感知技術使得