30、阿拉伯手写数学表达式中空间关系的识别

阿拉伯手写数学表达式中空间关系的识别

1. 阿拉伯手写数学表达式自动识别概述

阿拉伯手写数学表达式的自动识别包括两个步骤:一是数学符号识别,二是数学表达式的结构分析。在阿拉伯符号表示中,根据地区不同会使用两种数字系统,即阿拉伯数字(9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0)或阿拉伯 - 印度数字。符号之间的空间关系承载了数学符号表示的大部分含义,尽管数学符号表示相对标准,但符号的相对排列仍允许有显著变化,这使得表达式中符号之间重要空间关系的识别和定义具有模糊性。对于识别隐式数学运算符,空间关系至关重要,隐式运算符通过操作数的空间排列来表示,而非显式运算符。

2. 相关工作

数学表达式具有二维结构,其识别涉及符号识别和结构分析两个步骤。与手写拉丁数学识别系统经过多年广泛研究和开发不同,阿拉伯数学公式的识别系统非常罕见。在空间关系分类方面,大多数方法使用手工规则,且仅基于子表达式或符号的边界框提取的信息。例如,Zhang 等人确定每个符号周围的区域,并根据第二个符号的位置区域识别表达式中每个符号与第二个符号之间的关系;Okamoto 等人确定了升序和降序符号边界框的修改中心;Aly 等人也提出了类似方法来区分相邻对之间的结构关系;Álvaro 等人使用几何特征和形状上下文特征确定手写符号/子数学表达式之间的结构关系,并使用支持向量机(SVM)分类器进行识别;Simistira 等人从子表达式的边界框中提取几何特征,并在分类阶段比较了 SVM 和人工神经网络(ANN)。

3. 数学表达式表示

数学表达式是由多个部分(符号)组成的结构化数据,信息不仅包含在符号标签中,还包含在这些部分的排列(空间关系)中。与传统的监督学习(如

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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