Title and Table of Contents
1.Introduction
2. Related Work
3. Preprocessing Techniques for On-Line Handwriting
4. Classification of On-Line Handwritten Symbols
5. Structural Analysis of Mathematical Expressions
6. An Editor for On-Line Handwritten Mathematical Expressions
7. Conclusion
BibliographyThis work presents a system for the recognition of on-line handwritten
mathematical formulas. The system consists of two main stages: Classification
of isolated on-line handwritten symbols and the analysis of spatial
relationships among them. We propose a system for the recognition of isolated
on-line handwritten characters which is based on support vector
classification. We also propose a suitable representation for strokes and
symbols which is used to improve the classification rates of the classifier.
Our experiments show that our classifier achieved better classification rates
in comparison to other popular classification techniques. This could be
accomplished by extensive preprocessing of the data and by parameter selection
for the support vector classification. We propose a new structural analysis
method for the recognition of on-line handwritten mathematical expressions
based on a minimum spanning tree construction and symbol dominance. Our method
addresses important layout problems frequently encountered in on-line
handwritten formula-recognition systems. Our method also aims to handle input
as naturally as possible, i.e. using the usual mathematical conventions,
without restrictions in the order the symbols are written. Our method handles
symbols with non-standard layout, like \sideset{^{*}_{*}}{^{*}_{*}}\prod, as
well as tabular layouts, e.g. matrices. Our system for the recognition of on-
line handwritten mathematical expressions is used in the Electronic Chalkboard
(E-Chalk), a multimedia system for distance-teaching.Die vorliegende Arbeit stellt ein System für die Online-Erkennung
handgeschriebener mathematischer Formeln vor. Das System besteht aus zwei
verschiedenen Komponenten, einem Klassifikator einzelner handgeschriebener
Online-Symbole und einem Analysator mathematischer Strukturen. Die Erkennung
der einzelnen Symbole erfolgt mittels Support-Vektor-Maschinen. Aus unserer
Experimenten ergab sich, dass unser Klassifikator gegenüber den klassischen
Techniken bessere Erkennungsraten erreichte. Diese Ergebnisse wurden durch
intensive Vorbearbeitung der Symbole und Suche optimaler Parameter ermöglicht.
Unsere Experimente lassen den Schluss zu, dass Support-Vektor-Maschinen den
Kompromiss zwischen Trainingszeit und Klassifikationsrate optimieren. In der
Arbeit wird eine neue Methode für die Online-Strukturanalyse handgeschriebener
mathematischer Ausdrücke besprochen, die sich auf der Aufbau eines minimalen
spannenden Baums und Symboldominanz basiert. Diese Technik ermöglicht eine
natürliche Eingabe der mathematischen Formeln, d.h., die Symbole und Formeln
werden ohne Beschränkungen nach der üblichen mathematischen Notation
geschrieben. Unsere Methode lässt sich einfach erweitern, um andere
mathematische Strukturen zu erkennen, z.B. Matrizen und andere ungewöhnliche
Strukturen, wie die in der LaTeX-Sprache definierte Struktur
sideset{^{*}_{*}}{^{*}_{*}} Unser Erkennungssystem wurde in der
Programmiersprache Java implementiert und ist das Standard-
Formelerkennungssystem des E-Kreide Systems