上下文感知手寫(xiě)數(shù)學(xué)公式識(shí)別.pdf

1、目前的結(jié)構(gòu)識(shí)別方法基本屬于盲析法，即把某種各個(gè)區(qū)位的識(shí)別算法，以固定的次序輪詢(xún)于各個(gè)區(qū)位上，根據(jù)識(shí)別算法的結(jié)果判斷當(dāng)前符號(hào)處于前一符號(hào)的何種區(qū)位當(dāng)中；或者是符號(hào)識(shí)別與結(jié)構(gòu)分析同時(shí)進(jìn)行的搜索解空間中最小代價(jià)的搜索法。這些方法由于均是基于區(qū)位遍歷技術(shù)，識(shí)別速率或區(qū)位識(shí)別正確率都不同程度受到較大局限。對(duì)此本文研究基于上下文感知的聯(lián)機(jī)手寫(xiě)數(shù)學(xué)公式結(jié)構(gòu)分析方法，該方法依據(jù)不同教學(xué)層次數(shù)學(xué)公式各種符號(hào)鏈寫(xiě)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)的概率及源位符號(hào)的類(lèi)別，建立上下文感

2、知模型，根據(jù)模型對(duì)后繼字符可能出現(xiàn)的區(qū)位進(jìn)行預(yù)測(cè)并監(jiān)督，有效避免了盲析法的區(qū)位識(shí)別弊端，區(qū)位識(shí)別正確率和識(shí)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(nèi)容如下：
　　1．深入分析數(shù)學(xué)公式的書(shū)寫(xiě)結(jié)構(gòu)，將書(shū)寫(xiě)結(jié)構(gòu)分為一般、規(guī)范型非一般及專(zhuān)用符號(hào)體系三大類(lèi)書(shū)寫(xiě)結(jié)構(gòu)。規(guī)范型非一般書(shū)寫(xiě)結(jié)構(gòu)重點(diǎn)討論具有代表意義的分段函數(shù)結(jié)構(gòu)與水平蓋括等書(shū)寫(xiě)結(jié)構(gòu)；專(zhuān)用符號(hào)體系重點(diǎn)討論典型的分?jǐn)?shù)、∑、∏、積分、等符號(hào)體系。

3、>　　2．詳細(xì)描述CSDTW、SVM、KNN、多分類(lèi)器四種有代表性的聯(lián)機(jī)手寫(xiě)字符識(shí)別方案，并選取識(shí)別率最高的CSDTW方案實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的聯(lián)機(jī)手寫(xiě)單筆畫(huà)數(shù)學(xué)公式符號(hào)識(shí)別，利用組合策略實(shí)現(xiàn)聯(lián)機(jī)手寫(xiě)多筆畫(huà)公式符號(hào)識(shí)別。
　　3．提出基于上下文感知的聯(lián)機(jī)手寫(xiě)數(shù)學(xué)公式結(jié)構(gòu)分析方法。設(shè)計(jì)一般書(shū)寫(xiě)結(jié)構(gòu)、規(guī)范型非一般書(shū)寫(xiě)結(jié)構(gòu)以及專(zhuān)用符號(hào)書(shū)寫(xiě)結(jié)構(gòu)等的上下文感知模型通用結(jié)構(gòu)。通用結(jié)構(gòu)中建立了各個(gè)教學(xué)層次的數(shù)學(xué)公式符號(hào)在不同區(qū)位鏈接的教學(xué)概率及區(qū)位感知碼。

4、利用感知模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析，分析過(guò)程包括區(qū)位推薦、后繼感知區(qū)位監(jiān)測(cè)、區(qū)位確定等重要環(huán)節(jié)。
　　4．設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于上下文感知模型的聯(lián)機(jī)手寫(xiě)數(shù)學(xué)公式結(jié)構(gòu)分析算法。一般結(jié)構(gòu)的識(shí)別是基于兩符號(hào)質(zhì)心間的連線(xiàn)與水平線(xiàn)所成的角度來(lái)判別的方法。規(guī)范型非一般結(jié)構(gòu)和專(zhuān)用符號(hào)體系結(jié)構(gòu)的識(shí)別是利用字符區(qū)域和質(zhì)心的方法或者利用高度比的方法。
　　實(shí)驗(yàn)的區(qū)位確定正確率達(dá)到98.2％；區(qū)位確定的平均時(shí)間約為3ms左右，與現(xiàn)有相關(guān)成果比較，上下文感知技術(shù)使得