随着人工智能的不断发展,文档图像的分析和识别技术被广泛应用于教育行业。目前,大多数文字识别技术能够较好地处理语文或英语等结构相对简单的文档。但是,对于数学类文档,由于其内部存在着复杂的数学表达式,其精准识别仍然是具有挑战性的难题。针对数学文档的自动分析与识别全流程,本文基于深度学习技术构建了一系列文档图像增强、分析和识别的算法。具体而言,本文的主要研究内容包括如下三个部分:（1）本文提出了一种基于可微二值网络的文本行提取方法。现实环境中获取的文档图像,通常存在的曝光、逆光、阴影等降质情况。因此,本方法首先利用多种图像增强方法提高文档图像的质量,从而突出文字部分而抑制背景。此外,文档图像存在不规则排版、配图以及表格等复杂内容,这会对识别造成干扰。对此,本文基于可微二值化网络构建文本行检测模型,并搜集和构建数据集,进行模型训练和测试。最后,针对文档中存在的非水平文本,本文结合多种图像处理算法,进行倾斜文本的矫正和弯曲文本的拉伸,并最终得到完整且水平的公式文本行。实验结果表明,相较于其他文本检测模型,本文的文本行检测方法在保持速度优势的同时,达到了95.65%的精确率。此外,本框架在图像增强和文本行矫正方面,也都取得了令人满意的效果。（2）本文提出了一种轻量型网络的公式文本行识别方法。数学文档的文本行,通常存在数学表达式、中文、英文混合的情况。这对文本行的识别造成了巨大困难。对此,本文将公式文本行识别任务分为中文切分、中英文识别和印刷体公式识别三个子任务,并分别设计轻量化的网络结构模型。此外,我们还搜集和构建了数据集,用于模型的训练和测试。实验结果表明,本文的中文切分模型在自建测试数据上达到了94.81%的精确率;公式识别模型和中英文模型分别达到了93.32%和97.02%的准确率。综合而言,本文所提方法取得了较高的公式文本行识别效果,且对于计算资源的需求较低。（3）本文提出了一种基于合成数据增强的手写公式识别算法。手写公式通常存在形变多样、结构复杂的特点,而获取大规模手写公式是非常困难的,这使得手写公式识别极为困难。针对这一问题,本文首先基于生成对抗网络思想设计了一种端到端的手写公式图像生成模型。该模型可以基于输入公式符号的图结构生成手写公式的布局,然后再基于布局生成手写公式图像。为了保障布局结构的合理性,我们提出使用图结构相似性度量来计算子布局损失,以提升模型相邻符号间相对位置的预测能力。最后,我们同时利用合成数据与真实数据训练手写公式识别模型,以提升识别模型的识别精度。实验结果表明,我们的手写公式生成模型可以合成高质量手写公式图像,且相较于两阶段生成模型,在结构相似度上提升了1.2%。而且,使用合成数据进行公式识别模型的训练能够将识别准确率提高2.49%。这一方面说明使用合成数据增强能够有效提升识别精度,另一方面也说明我们生成的手写公式图像具有较好的质量。综上所述,针对数学文档的分析和识别任务,本文在文档分析、增强、合成和识别等方面,基于深度学习技术提出了多种解决方案。我们的方法在理论和应用方面,都具备一定的创新性,且取得了较好的效果。本文工作对于文档分析和识别领域的理论研究和应用推广有重要价值。