【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及手寫數學公式識別，尤其涉及一種數學公式手寫識別方法及系統。
技術介紹
1、在教育信息化水平日益發展的背景下，應用電子白板進行教學的情況已經屢見不鮮。然而，現有電子白板大多僅支持識別簡單的手寫數學公式，如分數、四則運算等數學公式。手寫數學公式識別技術，是電子白板識別手寫數學公式的技術基礎，具體為通過計算機視覺和機器學習方法，將手寫數學公式(即手寫的數學符號和結構化的數學表達式)轉換為數字化數據，實現自動識別和理解。已經公開的數學公式手寫識別技術中，存在將數學公式分割為單個字符進行識別或直接對公式整體進行識別的技術。
2、然而，在進一步的數學教學和研究中，現有的電子白板無法滿足識別復雜的手寫數學公式的需求。現有電子白板識別手寫數學公式技術在面對結構解析困難，字符關系復雜，書寫變異差異大的復雜手寫數學公式時，存在準確度低、效率低等問題。
3、因此，為了實現電子白板對復雜手寫數學公式的識別，需要提高對于復雜手寫數學公式的識別水平。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種數學公式手寫識別方法及系統，以解決上述技術問題，通過對獲取到的手寫數學公式數據進行分層次的特征提取，進而可以得到高精度的手寫數學公式識別結果，有效提高對于復雜手寫數學公式的識別水平。
2、為了解決上述技術問題，本專利技術提供一種數學公式手寫識別方法，包括以下步驟：
3、獲取手寫數學公式數據；
4、基于手寫數學公式數據獲取公式筆畫圖像；
5、基
6、基于筆畫屬性矩陣進行中層次特征提取，提取符號的幾何形狀和拓撲結構，得到符號結構矩陣；
7、基于符號結構矩陣進行高層次特征提取，結合手寫數學公式數據中的上下文信息和符號的語義信息，提取公式的整體結構和邏輯關系，得到公式結構矩陣；
8、基于公式結構矩陣進行特征匹配與符號識別，獲得符號識別矩陣；
9、基于符號識別矩陣進行數學公式的解析與轉換，獲得公式表示矩陣；
10、基于公式表示矩陣得到所獲取的手寫數學公式數據對應的圖形表示。
11、通過上述方案，通過對獲取到的手寫數學公式的數據進行分層次的特征提取，提取公式的筆畫屬性、空間結構、整體結構和邏輯關系等細節參數，再進一步對提取結果進行公式轉化，可以得到高精度的手寫數學公式識別結果。進一步的，本方法可以通過對手寫數學公式數據進行分層次的特征提取，以提取到的細節參數作為復雜數學公式的識別基礎，能提高對復雜手寫數學公式識別的精確度，進而有效提高對于復雜手寫數學公式的識別水平。
12、優選地，基于手寫數學公式數據獲取公式筆畫圖像的過程具體為：
13、對手寫數學公式數據中的符號進行筆畫去噪、筆畫分割和圖像格式轉換處理，獲取所述手寫數學公式數據中的符號對應的筆畫圖像。
14、上述方案中，經過包括但不限于筆畫去噪、筆畫分割、筆畫拼接等的智能預處理手段，可以提高所述數學公式數據中的符號識別的準確性，進而通過圖像格式轉換處理后轉換為對應的筆畫圖像以進行后續識別。
15、優選地，進行分層次特征提取的過程中，若提取結果不符合判斷條件的，則進行對應修正，具體為：
16、低層次特征提取時，判斷筆畫數據是否完整，如果不完整則進行數據補全。
17、中層次特征提取時，判斷符號的幾何形狀是否正確，如果不正確則進行結構調整。
18、高層次特征提取時，判斷公式的上下文信息和語義信息是否匹配，如果不匹配則進行語義糾正。
19、優選地，基于所述公式結構矩陣進行特征匹配與符號識別，獲得符號識別矩陣，具體為：
20、利用預設的數據庫，基于公式結構矩陣進行特征匹配與符號識別，獲得符號識別矩陣；
21、優選地，預設的數據庫具有符號模板更新機制，具體為：
22、對獲取的筆畫圖像中的符號進行識別，識別得到的符號與預設的數據庫中已存在的符號模板進行比對，識別出新符號；
23、對該新符號進行識別，得到其對應參數；
24、響應于新符號的對應參數，對其進行標準化處理，形成符號模板；
25、添加新符號模板到數據庫中。
26、上述方案中提到的符號模板更新機制是本專利技術設置的動態數據庫更新機制中的一方面，在對獲取的筆畫圖像中的符號進行識別的過程中，使用模式匹配算法識別預設的數據庫里的常見符號與筆畫圖像中的符號的差異，檢測新符號的出現和用戶書寫習慣的變化；通過檢測獲得新符號的對應參數，并對新符號數據進行標準化和標注以形成符號模板，將模板加入數據庫以提高后續匹配和識別的效率，實現數據庫的動態優化。另一方面，動態數據庫更新機制還包括有更新觸發與反饋機制，根據用戶輸入的頻率和準確性觸發數據庫更新，并向用戶反饋展示更新結果和識別結果。
27、進一步地，上述利用預設的數據庫，基于所述公式結構矩陣進行特征匹配與符號識別，獲得符號識別矩陣，具體為：
28、將公式結構矩陣中的每個符號與預設的數據庫中已存在的符號模板進行匹配，通過模式匹配算法識別符號，得到符號識別矩陣。
29、上述方案中，將從高層次特征提取后獲得的公式結構矩陣中的每個符號與數據庫中的符號模板進行匹配，判斷符號匹配度是否足夠高，如果不高則進行模板擴展。通過模式匹配算法識別出每個符號，并將識別結果存儲在符號識別矩陣中，初始化符號識別矩陣作為后續公式轉化的基礎，矩陣中的每一行為一個識別出的符號及其在公式中的位置。
30、優選地，基于符號識別矩陣進行數學公式的解析與轉換，獲得公式表示矩陣，具體步驟為：
31、獲取公式表示矩陣每一行對應的符號識別結果，依行按照書寫順序組合，得到每行對應的完整數學公式；
32、基于每行對應的完整數學公式依行進行解析并轉換，得到每行對應的標準數學表示，獲得公式表示矩陣。
33、上述方案中，對所述完整數學公式進行解析并轉化得到的對應標準數學表示，其格式包括但不限于latex格式；其次，基于符號識別矩陣進行數學公式的解析與轉換的過程中，將判斷公式結構是否正確，如果不正確則進行結構校正。
34、優選地，基于公式表示矩陣得到所獲取的手寫數學公式數據對應的圖形表示，具體步驟為：
35、獲取公式表示矩陣中的每一行對應的標準數學表示，依行利用數學計算引擎進行計算，得到每行對應的數學計算結果；
36、響應于每行對應的數學計算結果，依行利用繪圖引擎進行繪畫，得到每行對應的圖形表示結果；
37、基于每行對應的所述圖形表示結果，得到所獲取的手寫數學公式數據對應的圖形表示。
38、優選地，所述數學計算引擎包括但不限于sympy計算引擎；優選地，所述繪圖引擎包括但不限于matplotlib繪圖引擎；
39、優選地，利用數學計算引擎或繪圖引擎進行運算時，將本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種數學公式手寫識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的一種數學公式手寫識別方法，其特征在于，所述基于所述手寫數學公式數據獲取公式筆畫圖像，具體為：
3.如權利要求2所述的一種數學公式手寫識別方法，其特征在于，所述基于所述公式結構矩陣進行特征匹配與符號識別，獲得符號識別矩陣，具體為：
4.如權利要求3所述的一種數學公式手寫識別方法，其特征在于，所述利用預設的數據庫，基于所述公式結構矩陣進行特征匹配與符號識別，獲得符號識別矩陣，具體為：
5.如權利要求4所述的一種數學公式手寫識別方法，其特征在于，所述基于所述符號識別矩陣進行數學公式的解析與轉換，獲得公式表示矩陣，具體為：
6.如權利要求5所述的一種數學公式手寫識別方法，其特征在于，所述基于所述公式表示矩陣得到所述手寫數學公式數據對應的圖形表示，具體為：
7.一種數學公式手寫識別系統，其特征在于，所述系統包括數據處理模塊、特征提取模塊、識別模塊、轉換模塊、運算模塊，具體為：
8.如權利要求7所述的一種數學公式手寫識別系統，其特
9.如權利要求8所述的一種數學公式手寫識別系統，其特征在于，所述系統還包括數據庫模塊，用于利用符號模板更新機制建立并更新所述預設的數據庫，具體為：
10.如權利要求9所述的一種數學公式手寫識別系統，其特征在于，所述識別模塊，用于基于所述公式結構矩陣以及預設的數據庫進行特征匹配與符號識別，獲得符號識別矩陣，具體為：
11.如權利要求10所述的一種數學公式手寫識別系統，其特征在于，所述轉換模塊，包括公式組合子模塊和公式轉換子模塊，具體為：
12.如權利要求11所述的一種數學公式手寫識別系統，其特征在于，所述運算模塊，包括數學計算子模塊和繪圖子模塊，具體為：
...【技術特征摘要】
1.一種數學公式手寫識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的一種數學公式手寫識別方法，其特征在于，所述基于所述手寫數學公式數據獲取公式筆畫圖像，具體為：
3.如權利要求2所述的一種數學公式手寫識別方法，其特征在于，所述基于所述公式結構矩陣進行特征匹配與符號識別，獲得符號識別矩陣，具體為：
4.如權利要求3所述的一種數學公式手寫識別方法，其特征在于，所述利用預設的數據庫，基于所述公式結構矩陣進行特征匹配與符號識別，獲得符號識別矩陣，具體為：
5.如權利要求4所述的一種數學公式手寫識別方法，其特征在于，所述基于所述符號識別矩陣進行數學公式的解析與轉換，獲得公式表示矩陣，具體為：
6.如權利要求5所述的一種數學公式手寫識別方法，其特征在于，所述基于所述公式表示矩陣得到所述手寫數學公式數據對應的圖形表示，具體為：
7.一種數學公式手寫...
【專利技術屬性】
技術研發人員：何仲春，李仕庭，吳志豪，
申請(專利權)人：廣州朗國電子科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。