随着计算机和互联网的发展，越来越多的资料被以文档图像的形式存储到计算机上。通过网络进行信息的存储、查找和传播也越来越成为当前信息流通的主要渠道。如何快速、高效地将这些文档图像转化为可编辑的格式成为急需解决的问题，文档图像分析技术作为一个新的研究领域应运而生。光学字符识别(OCR)是文档图像分析的核心技术。现有的OCR系统对打印字符已经能做到很高的识别率。而数学公式由于其存在二维结构，单纯通过扩充识别系统字库无法完全记录公式图像所含全部信息。如何将打印科技文档中的公式进行定位、识别和重组，依然是一个正在研究中的课题。虽然已经提出了多种算法，但这些算法大部分是针对英文环境下的文档。由于中英文在字库技术，字符连通体构成上的诸多不同，简单地将英文环境下算法移植到中文环境下会产生大量错误，且没有利用中文文档的特点，是不可取的。本文首先在绪论中介绍了文档图像分析技术，以及模式识别和神经网络等相关领域的背景知识。在定位数学公式的时候，本文给出的新算法需要对数学符号进行识别。第二章主要介绍了利用Zernike距提取字符的特征，由自组织特征映射(SOFM)神经网络和BP神经网络组成多分类器进行符号识别的技术。第三章首先回顾了当前一些应用于英文环境中的公式定位算法，提出了这些算法在应用于中文科技文当时会出现的问题，讨论了标记连通体这一当前文档分析技术中非常依赖的技术。并对中文字符的特点，中文文档排版的特点，人类阅读方式，及科技文档中普遍存在的公式分布局部性进行了讨论。在此基础上，本文提出了一种新的算法，该算法采用输入框组并行的读入目标，并判定其是否是规则汉字，从而规避了标记连通体步骤。并且利用了公式分布的局部性，对不同密度采用速度不同的算法，从而提高了整体公式定位速度。对于算法中遇到的各种具体问题，包括输入框标准的确定，汉字的确认，排版微调造成的所占空间的小差异等等，都给出了具体的解决方法。在本文的最后部分，分析了系统中仍然存在的问题，并讨论了新系统未来的扩展方向。