[发明专利]基于深度学习的手写体数学公式识别方法

说明书

本发明涉及人工智能领域，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。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，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。

背景技术

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，使得智能识别系统失去它该有的工作性能，不利于实际使用。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于深度学习的手写体数学公式识别方法，能够在智能识别系统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，从而达到方便使用者实际使用的效果。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：基于深度学习的手写体数学公式识别方法，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。

作为本发明的一个优选方案，一个修改字符位包括至少一个单字符。

作为本发明的一个优选方案，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。

作为本发明的一个优选方案，一个公式包括若干个平行的第一级修改字符位。

作为本发明的一个优选方案，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。

作为本发明的一个优选方案，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。

作为本发明的一个优选方案，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。