Все выпуски

В работе рассматривается задача распознавания рукописных математических формул. Описываются основные проблемы, возникающие при решении данной задачи. Описывается метод предупреждения и исправления ошибок распознавания, основанный на ручном управлении процессом распознавания. Приводятся математические модели предложенного метода, основанные на использовании элементов теории графов. Для этого вводится понятие регулярного дерева изображения формулы, которое позволяет хранить все варианты распознавания исходного изображения формулы в наиболее компактном виде и упрощать процесс группового редактирования множества вариантов распознавания, связанный с изменением характера связи между вершинами графа. Приводится пример удобного интерфейса программы для управления процессом распознавания и исправления ошибок, который не требует от пользователя знания формата представления математических формул.

The article deals with the problem of recognition of handwritten mathematical formulae. It is reported about the main problems that arise in solving this task. Also it is specially noted the method for preventing and correcting recognition errors based on hand process of recognition. Much attention is given to mathematical models of the proposed method. They are based on graph theory. For this purpose, the definition of a regular tree for the image of formula is given it allows to keep all options for recognition of the original image of the formula in the most compact form and to simplify the process of editing a variety of options of the group recognition linked to the changing nature of the relationship between the vertices of graph. An example of user-friendly interface to manage the recognition and correction of errors is given that doesn't require user knowledge of the format of mathematical formulae.

Рассматривается задача распознавания сканированных математических текстов с повторяющимися формулами либо формулами с общими фрагментами. Описывается метод сравнения результатов распознавания, позволяющий выделять идентичные элементы из множества вариантов распознавания. Метод основывается на вычислении расстояний Левенштейна между отдельными фрагментами с учетом дополнительных параметров. Предложенный метод отличается от обычного метода тем, что при наличии неопределенностей в процессе сравнения участвуют все возможные варианты распознавания, представленные в виде пары символ-вес. В случае нелинейных формул в сравнении участвуют дополнительные числовые параметры, задающие расположение отдельных символов на плоскости. Такое сравнение позволит сгруппировать формулы, а полученные данные будут полезны при принятии решений как человеком, так и программой. Использование данного метода упростит процесс ручного исправления ошибок, который будет основываться на динамическом управлении промежуточными результатами в процессе тесного человеко-машинного взаимодействия.

The article deals with the problem of recognizing scanned mathematical texts with repeating formulas or formulas with same fragments. A method for comparing recognition results is described, which allows one to select similar elements from a variety of recognition options. The method is based on calculating the Levenshtein distances between individual fragments with additional parameters. The proposed method differs from the usual method in that, in the presence of uncertainties in comparison, all possible recognition options are used, presented as a symbol-weight pair. In the case of nonlinear formulas, numerical parameters that specify the location of individual symbols on the plane are also used in comparison. This comparison will allow you to group the formulas, and the data obtained will be useful in making decisions both by a user and by a program. Using this method will simplify the process of manual error correction, which will be based on the dynamic management of intermediate results in the process of close man-machine interaction.