Apprentissage de relations spatiales pour la reconnaissance d'expressions mathématiques manuscrites en-ligne

International audienceNous proposons dans cet article une nouvelle méthode d'analyse syntaxique et structurelle pour un système de reconnaissance d'expressions mathématiques manuscrites enligne. Une grammaire probabiliste est mise en place pour regrouper les hypothèses de segmentation/reconnaissance proposées par un segmenteur 2D. Les probabilités associés à la grammaire sont calculées à partir d'informations structurelles entre les symboles. Ces informations structurelles utilisent l'évaluation d'une relation spatiale entre les éléments intervenants dans chaque règle. L'apprentissage du système se fait en deux phases, d'abord l'apprentissage global du classifieur sans tenir compte de la grammaire, puis l'apprentissage des relations spatiales intervenant dans la grammaire. Ce système est entraîné et testé sur une large base synthétisée d'expressions, puis testé sur une base d'expressions réelles complexes

Off-line Recognition of Printed Mathematical Expressions Using Stochastic Context-Free Grammars

Off-line recognition of printed mathematical expressions consists of three major steps: segmentation, symbol recognition and structural analysis. In this work we study an approach based on a twodimensional extension of context-free grammars parsing. Finally, some experiments are reported to evaluate the developed system.Álvaro Muñoz, F. (2010). Off-line Recognition of Printed Mathematical Expressions Using Stochastic Context-Free Grammars. http://hdl.handle.net/10251/13732Archivo delegad