基于深度学习的手写体数学公式识别方法技术

本发明专利技术涉及人工智能领域，公开了基于深度学习的手写体数学公式识别方法，其技术方案要点是包括以下步骤：S1、向公式识别系统的识别模块中导入手写公式图片，并由所述识别模块识别出初步识别公式导入至所述可编辑模块；S2、所述可编辑模块根据识别出的初步识别公式中的字符，对所述初步识别公式中包含的所有修改字符位进行优先级等级划分；S3、所述可编辑模块根据修改字符位的优先级等级从第一级至最后一级的顺序对所述初步识别公式的所有修改字符位依次进行确认，直至所有修改字符位均被确认完成后，导出最终识别公式，能够在机器识别手写体公式错误的情况下，以最小的工作量对公式进行调整，达到方便实际使用的效果。

Handwritten mathematical formula recognition method based on deep learning

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的手写体数学公式识别方法
本专利技术涉及人工智能领域，更具体地说，它涉及一种基于深度学习的手写体数学公式识别方法。
技术介绍
随着科技的发展，在信息的传播时，将信息以电子文稿或图片的方式进行传播的方式也越来越广泛，但是在一些学术论文中，其中包含了大量的公式，对于一些使用者来说，使用电子产品输入文字就已经较为吃力，更何况是更为复杂的公式输入撰写，导致很多使用者不会使用，而且在WORD、WPS等排版工具中输入公式是一项非常费时费力的工作，更加大了使用者的使用难度，影响了使用者的使用速度；所以现今社会出现了利用人工神经网络等技术进行深度学习的智能识别系统，以达到将手写体公式转化成书面公式的效果，人工神经网络虽然是较为成熟的人工智能技术，但是由于每个人手写习惯的影响，在实际应用过程中仍然有极大可能出现识别误差，当出现识别错误时，就需要使用者去手动输入修正，但是遇到一些复杂的公式在进行修改时，如果是其中一个复杂的子式出现错误，修正时需要输入该复杂的子式，对使用者来说，工作量也非常的大，有着不亚于直接输入公式的复杂程度，使得智能识别系统本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于深度学习的手写体数学公式识别方法，其特征是：包括以下步骤：/nS1、向公式识别系统的识别模块中导入手写公式图片，并由所述识别模块识别出初步识别公式导入至所述可编辑模块；/nS2、所述可编辑模块根据识别出的初步识别公式中的字符，对所述初步识别公式中包含的所有修改字符位进行优先级等级划分；/nS3、所述可编辑模块根据修改字符位的优先级等级从第一级至最后一级的顺序对所述初步识别公式的所有修改字符位依次进行确认，直至所有修改字符位均被确认完成后，导出最终识别公式。/n

【技术特征摘要】
1.基于深度学习的手写体数学公式识别方法，其特征是：包括以下步骤：
S1、向公式识别系统的识别模块中导入手写公式图片，并由所述识别模块识别出初步识别公式导入至所述可编辑模块；
S2、所述可编辑模块根据识别出的初步识别公式中的字符，对所述初步识别公式中包含的所有修改字符位进行优先级等级划分；
S3、所述可编辑模块根据修改字符位的优先级等级从第一级至最后一级的顺序对所述初步识别公式的所有修改字符位依次进行确认，直至所有修改字符位均被确认完成后，导出最终识别公式。


2.根据权利要求1所述的基于深度学习的手写体数学公式识别方法，其特征是：一个修改字符位包括至少一个单字符。


3.根据权利要求1所述的基于深度学习的手写体数学公式识别方法，其特征是：所述优先级等级按照等级数越小则优先级越高的顺序进行排序。


4.根据权利要求1所述的基于深度学习的手写体数学公式识别方法，其特征是：一个公式包括若干个平行的第一级修改字符位。


5.根据权利要求4所述的基于深度学习的手写体数学公式识别方法，其特征是：一个第n级的修改字符位里包含了若干个其属下的第n+1级的修改字符位。


6.根据权利要求5所述的基于深度学习的手写体数学公式识别方法，其特征是：...

【专利技术属性】
技术研发人员：王燕清，陈长伟，刘维周，
申请(专利权)人：南京晓庄学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32