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摘要
本发明提供基于BLSTM的联机手写数学公式符号识别方法,对联机手写输入的数学公式,用隐性分割模型对数学公式符号进行处理及识别,然后进行公式分析。本发明基于双向长短时记忆递归神经网络模型设计联机手写数学公式符号识别过程,并使用时域连接模型标注输出的无分割公式序列。对多部件构成的复杂符号,根据ASCII码表转化成单字符标签,减少识别标签的不确定性,统一标签类型。本发明联机手写数学公式符号识别方法识别效果良好,不需对公式进行切分处理,减少了一般公式识别方法中的工作量。多部件复杂符号整体识别的方法有效,比单独识别的准确率有显著提高。
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