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文檔簡介
1、隨著計算機和因特網的發(fā)展,人們越來越多地使用計算機處理日常工作和存儲信息。將印刷體文檔通過光學字符識別(Optical Characters Recognition,OCR)技術轉化為電子文檔進行存儲和傳輸已成為信息交流的重要步驟?,F有的主流OCR軟件都能夠準確、高效地識別普通文本,但是對于數學公式,它們的識別結果只不過是一些失去了原來意義的符號。而數學公式是大部分科技文檔的重要組成部分,甚至是一些文獻的核心,失去了公式會使文獻的應用價
2、值大為降低。為此研究者們提出了新的數學公式識別系統。數學公式與普通文本相比有許多不同,其中除了含有字符,還可能包含根式、分式、上下標、極限、矩陣等特殊結構,其形狀和位置也不是固定不變的。此外,公式中有些字符在不同場合還可能表示不同的意義。這些都使得數學公式成為具有二維特征的復雜結構體,決定了數學公式識別應該包括符號識別和結構分析兩個方面。 本文的結構安排如下:第l章介紹了模式識別和神經網絡方面的知識,概述了數學公式識別系統的流程
3、。第2章介紹了文檔圖像預處理的相關內容,對公式定位的典型方法及普通符號、處理粘連符號的最短路徑和基于自組織特征映射(SOFM)網絡的分割方法做了簡介。第3章首先介紹了基于矩特征的字符特征提取,包括幾何矩和Zernike矩。通過分析比較,發(fā)現Zernike矩比幾何矩更適合用于符號特征的提取。然后對BP網絡的分類能力進行了測試,并聯合一個SOFM網絡和多個BP網絡,組成多級神經網絡模型作為識別器,對字符圖像做了識別試驗。第4章為本文的重點。
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