数学公式图像识别的自动性能评估

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数学公式图像识别是一个具有相当难度的前沿课题,许多处理方法都还在探索和尝试中.为了不断改进各种处理方法,提高公式识别系统的整体性能,需要对公式识别的各个阶段以及整体进行自动的测试和性能评估.然而有关性能评估的研究相当少,在该文开始研究之前,尚没有对大规模图像进行性能评估的实验结果,这严重阻碍了数学公式识别研究的进一步发展.该文根据数学公式本身的二维特性,首次提出采用带边属性的三叉树结构来表示数学公式的识别结果,并首次提出两种基于树匹配算法(动态规划算法和BUTD算法)的公式识别自动性能评估方法.其中基于BUTD算法的性能评估方法是目前唯一能够发现公式符号切割、识别以及公式分析中产生的任意错误的评估方法.
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