[发明专利]基于深度学习的手写体数学公式识别方法

权利要求书

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：当第n级的修改字符位被确认成功时，则其属下的若干个第n+1级的修改字符位也被确认成功，当第n级的修改字符位被确认失败时，将对若干个所述第n+1级的修改字符位逐次进行确认。

7.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：所述公式识别系统包括识别模块和可编辑模块，所述识别模块配置有人工神经网络，用于对现有的公式图片进行深度学习，达成识别出所述初步识别公式的效果；所述可编辑模块用于对所述识别模块识别出的所述初步识别公式按照所述修改字符位的优先级等级进行逐位确认。

8.根据权利要求7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：所述识别模块的识别原理为：设立有识别数据库，并对人工神经网络设立若干抓取特征值，并对所有所述抓取特征值建立权重参数，通过对所述抓取特征值的权重参数进行计算，而从所述识别数据库中找出识别字符并组合排列后导出所述初步识别公式。

9.根据权利要求7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：所述可编辑模块在进行确认一个修改字符位时，还将提供若干候选识别字符。

10.根据权利要求9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：所述可编辑模块的显示选择对话框的选项包括：正确、错误以及若干候选识别字符。