本文以中英文文本及数学表达式混合的扫描或拍照图像作为研究对象,提出了一个高效的印刷体文本公式混合识别算法,并设计和实现了一个相应的系统。主要研究内容如下:1.融合目标检测及传统方法的题块结构分析算法。对题块图像做预处理,并融合目标检测技术及传统图像处理方法,将题块图像中的文本行及题目配图准确地定位和切分出来。2.融合表达式向量的文本及数学公式混合图像内容检测算法。针对数学表达式与中英文文本混合识别困难的问题,本文结合分水岭算法、深度学习中的目标检测及场景文字检测方法等,将文本行中含有二维结构的数学表达式准确分离出来,并提出表达式向量概念,使用自然语言模型提取数学表达式的特征并对表达式做评价,进一步准确地分割文本行中的数学表达式与线性文本,从而分别处理不同的类型的图像,提高了识别的准确性。3.文本公式识别模型及对应的数据生成器。本文论述方法分别采用两个识别模型对线性中英文文本图像和含二维结构的数学表达式图像做文本识别。为了训练两个模型,设计并编写了对应的数据生成器,自动生成了大量数据,有效地训练了两个模型,使得模型在真实数据上也能取得较好地识别效果。基于上述的主要研究内容,本文设计和实现了一个印刷体文本公式混合识别系统,可以较好地识别数学题目类型的混合文本图像,同时也支持普通文档的识别,从而大幅提高数学试题录入的效率。本文最后在手工标注的100张图像的测试集上进行了测试,并与现有的商用混合识别引擎进行对比,结果证明我们的系统能达到接近甚至超过商用系统的效果,为下一步自动判卷及问题自动求解提供了高效便捷的数据支撑。