МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ МАТЕМАТИЧНИХ ВИРАЗІВ У ГРАФІЧНОМУ ФОРМАТІ ПРЕДСТАВЛЕННЯ ДАНИХ

Автор(и)

  • Олена Миколаївна Міхайлуца ЗДІА, Ukraine
  • Андрій Володимирович Пожуєв ЗДІА, Ukraine
  • Владислав Олександрович Небеснюк ЗДІА, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.31319/2519-8106.2(39)2018.154230

Ключові слова:

нейронні мережі, розпізнавання виразів, сегментація зображень, кластеризація

Анотація

В роботі розглядається задача розпізнавання рукописних математичних виразів. Визначено ряд способів, завдяки яким здійснюється виділення ознак математичних формул та розпізнавання математичної моделі на зображенні. Описується метод навчання програми розпізнавання, заснований на аналізі формул, та його технічна реалізація. Приділено увагу взаємовигідній людино-машинній взаємодії.

Посилання

Исупов Н. С. Распознавание слитных рукописных текстов с использованием аппарата нечеткой логики / Н. С. Исупов, А. В. Кучуганов // Вестник Ижевского государственного технического университета имени М. Т. Калашникова. – 2012. – № 3.– С. 125–128.

Сапаров А. Ю. Применение регулярных выражений в распознавании математических текстов / А. Ю. Сапаров, А. П. Бельтюков // Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки. – 2012. – Вып. 2. – С. 63–73.

Сапаров А. Ю. Разработка пользовательского интерфейса для управления процессом распознавания рукописных математических формул / А. Ю. Сапаров, И. Ю. Широбокова // Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки. – 2016. – № 1. – С. 141–152.

Лізунов П. П. Гібридний підхід до аналізу та розпізнавання математичних формул з метою виявлення в них подібностей / П. П. Лізунов, А. О. Білощицький, Л. Е. Чала, С. В. Білощицька, О. Ю. Кучанський, С. Г. Удовенко // Управління розвитком складних систем. – 2016. – № 27. – C. 145–155.

Lin X., Gao L., Tang Z. Mathematical formula identification in PDF documents in Proc. of ICDAR ’11. Washington, DC, USA: IEEE Computer Society, 2011, pp. 1419–1423.

Chandhok C. A novel approach to image segmentation using artificial neural networks and K-means clustering // Intern. J. of Engineering Research and Applications (IJERA). 2012. Vol. 2. Iss. 3. Pp. 274–279.

Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В. В. Борисов, В.В. Круглов – М.: Горячая линия–Телеком, 2001. – 328 с.

Белим С. В. Алгоритм сегментации изображения с помощью искусственной нейронной сети без использования других изображений / С. В Белим, С. Б. Ларионов // Радиооптика. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. – 2017. – № 03. – С. 43–53.

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-12-27

Номер

Розділ

Статті