【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,教育信息化的步伐正在加快,智慧教育的概念已經(jīng)開(kāi)始影響并改變著傳統(tǒng)的教育方式,而且現(xiàn)代化的電子產(chǎn)品與移動(dòng)終端都已經(jīng)全方位的覆蓋于教育教學(xué)過(guò)程中,其中手寫(xiě)識(shí)別技術(shù)擔(dān)任著不可或缺的責(zé)任。目前手寫(xiě)體識(shí)別主要是集中在漢字、英文字符以及數(shù)字的研究上,并在這幾個(gè)領(lǐng)域已取得了非常好的成績(jī),但是這些識(shí)別都只局限于一維的空間上,對(duì)于諸如數(shù)學(xué),物理和化學(xué)公式等二維結(jié)構(gòu)分布的識(shí)別就顯得力不從心。由于數(shù)學(xué)公式這種二維結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)在識(shí)別時(shí)不僅僅要考慮其中每一個(gè)符號(hào)的類(lèi)別,還要考慮各個(gè)符號(hào)之間的結(jié)構(gòu)位置關(guān)系,這對(duì)于手寫(xiě)技術(shù)的要求非常高,因此該領(lǐng)域的研究還處于初級(jí)階段,需要不斷的去探索。據(jù)此,本文將針對(duì)聯(lián)機(jī)手寫(xiě)數(shù)學(xué)公式的識(shí)別技術(shù)進(jìn)行分析,提出了基于行為鏈的數(shù)據(jù)構(gòu)建方式對(duì)數(shù)學(xué)公式進(jìn)行處理,結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型LSTM來(lái)分析數(shù)據(jù)間的時(shí)序關(guān)系,幫助更好的分析公式中符號(hào)的構(gòu)成以及符號(hào)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并采用編碼器—解碼器與注意力模型相結(jié)合的框架來(lái)構(gòu)建整個(gè)聯(lián)機(jī)手寫(xiě)數(shù)學(xué)公式識(shí)別模型(EAD-OHMER)。主要完成的工作如下:1.基于目前處理時(shí)序問(wèn)題較為流行的深度學(xué)習(xí)模型長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)來(lái)構(gòu)建聯(lián)機(jī)手寫(xiě)數(shù)學(xué)公式識(shí)別模型,可以直接將手寫(xiě)筆跡數(shù)據(jù)作為輸入,不需進(jìn)行符號(hào)切分就可以直接識(shí)別公式符號(hào),較之前傳統(tǒng)的識(shí)別方式更加方便準(zhǔn)確。2.提出了一種基于行為鏈的數(shù)據(jù)構(gòu)建方法,重點(diǎn)對(duì)公式中符號(hào)間的關(guān)系進(jìn)行抽象描述,旨在反映符號(hào)間的相關(guān)性,避免在分析時(shí)舍棄符號(hào)間的關(guān)聯(lián)性而單獨(dú)考慮一個(gè)符號(hào)的類(lèi)別,其同時(shí)也能降低輸入網(wǎng)絡(luò)模型中的數(shù)據(jù)冗余。3.提出了基于編碼器—解碼器的聯(lián)機(jī)手寫(xiě)數(shù)學(xué)公式識(shí)別模型(EAD-OHMER),并加入了注意力機(jī)制來(lái)解決原始編碼器—解碼器存在輸入序列過(guò)長(zhǎng)時(shí)會(huì)造成之前信息被覆蓋的缺點(diǎn),較傳統(tǒng)公式識(shí)別分幾個(gè)環(huán)節(jié)單獨(dú)研究的方式更加簡(jiǎn)便準(zhǔn)確。4.在提出的EAD-OHMER模型基礎(chǔ)上,詳細(xì)介紹了各模塊的實(shí)現(xiàn)方法,數(shù)據(jù)的預(yù)處理及特征提取,以及行為鏈的構(gòu)建和編碼器與解碼器模型的構(gòu)建算法及訓(xùn)練過(guò)程,模型的輸入是(8836,50,210),輸出是一個(gè)個(gè)的數(shù)學(xué)符號(hào)。基于本文所述的方法,在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證,并在同一數(shù)據(jù)集下與其他系統(tǒng)對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)EAD-OHMER在同等條件下有著更好的識(shí)別效果。
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP391.41
【圖文】：

輸出層的更新是需要先計(jì)算兩個(gè)隱藏層的兩個(gè)方向的所有輸入，而且所逡逑有的輸出層都會(huì)優(yōu)先計(jì)算Ｓ項(xiàng)，等計(jì)算之后將其返回給隱含層（不同方向），其前逡逑向訓(xùn)練算法和反向訓(xùn)練算法如下圖２．９所示。逡逑２１逡逑Ｉ逡逑

逡逑圖２．９邋ＢＬＳＴＭ的前向和反向傳遞算法逡逑２．３注意力機(jī)制逡逑注意力機(jī)制最近幾年在深度學(xué)習(xí)的各個(gè)領(lǐng)域被廣泛使用，它主要是與編碼器逡逑一解碼器模型相結(jié)合被用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別１６７］、機(jī)器翻譯和字符逡逑識(shí)別［６９，７0】等其他研究領(lǐng)域，并且該組合模型在數(shù)學(xué)公式識(shí)別領(lǐng)域也有著一定的應(yīng)用逡逑【７１－７４＾深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制從本質(zhì)上講和人類(lèi)的選擇性視覺(jué)注意力機(jī)制（即人類(lèi)逡逑的視覺(jué)是通過(guò)大概范圍的全局掃描，獲取需要重點(diǎn)關(guān)注的區(qū)域，然后將注意力集中逡逑在該區(qū)域，從該目標(biāo)區(qū)域獲取到更加重要的細(xì)節(jié)信息，從而減少對(duì)其他區(qū)域的細(xì)節(jié)逡逑觀察，也就是抑制了其他的無(wú)用信息）類(lèi)似，它的核心目標(biāo)也是從眾多信息中選擇逡逑出對(duì)當(dāng)前任務(wù)目標(biāo)更關(guān)鍵的信息。逡逑２．３．１編碼§１－解碼器框架逡逑對(duì)于理解注意力機(jī)制，就必須先得了解編碼器一解碼器框架，因?yàn)槟壳八岬藉义系淖⒁饬C(jī)制大都是與一種編碼器一解碼器的框架相結(jié)合。其中編碼器一解碼器就逡逑２２逡逑

包括文字、圖像、視頻、公式數(shù)據(jù)等等，輸入輸出模型可以選擇常見(jiàn)的諸逡逑如ＣＮＮ、ＲＮＮ、ＢｉＲＮＮ、ＬＳＴＭ、ＧＲＵ等深度學(xué)習(xí)模型，其一種較為抽象的框架逡逑表示見(jiàn)下圖２．１０所示。逡逑Ｙ１邋Ｙ２邐Ｙ３逡逑編碼器邐——＾定長(zhǎng)編碼向量ｃ１——＾邐解碼器逡逑邐邐Ｉ逡逑｛＆邋ＷＷＷ逡逑圖２．１０抽象的編碼器一解碼器框架逡逑對(duì)于編碼器一解碼器框架應(yīng)用與文本處理領(lǐng)域，則可以將其看作是把一個(gè)句子逡逑變成另一種意思相同但表達(dá)形式不同的處理模型。對(duì)于一個(gè)句子對(duì)＜ｘ，ｙ＞，首先逡逑給定一個(gè)句子的輸入序列Ｘ，我們希望通過(guò)該模型得到一個(gè)生成目標(biāo)Ｙ，而且Ｘ和逡逑Ｙ分別是由各自不同的單詞序列構(gòu)成：逡逑Ｘ邋＝邋（ｗ＂，ｘｍ）逡逑丫邋＝（少１，少２，－”，凡）逡逑編碼器端就是對(duì)輸入的句子序列Ｘ進(jìn)行編碼，將該輸入序列用所選模型／進(jìn)行逡逑轉(zhuǎn)化，變成一個(gè)固定長(zhǎng)度的中間語(yǔ)義表達(dá)式向量Ｃ，其中逡逑Ｃ邋＝邋／邋（ｘｌ

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