基于SVM的印刷体数学公式识别的研究

• 作者: 周瑶 文伟海 杨立洪
• 来源期刊: 数据挖掘
• 学科: 工学
• 关键词: 公式识别 标准库 机器学习 SVM
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 90-95
• 页数: 6页
• 分类号: TP3

摘要

传统的数学公式识别,通常建立在OCR技术进行图片文字识别的基础上,对目标公式进行符号切割,通过构建数学符号数据库,然后两两比较相似度,然后返回最大相似度的符号名称,作为识别结果。该方法,对数学符号数据库要求极高,鉴于实际情况,公式存在字号大小、粗细体、正斜体、各种字体等差异,导致该方法识别效果不佳。本文基于印刷体数学公式特点,重新构建字符标准库,并结合机器学习思想,应用SVM算法进行公式识别,并进一步提取字符特征,提升公式识别精度,实验结果显示,识别结果良好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨立洪	华南理工大学数学学院	26	326	10.0	18.0
2	周瑶	华南理工大学数学学院	4	2	1.0	1.0
3	文伟海	华南理工大学数学学院	1	0	0.0	0.0