title: Segmentation of mathematical expressions
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Griskin Valerij Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Герасимов Владислав Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gerasimov Vladislav Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Погожев Сергей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Pogozev Sergej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:50:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:50:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054633
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26462
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Распознавание применяется для преобразования документов различных форматов в текстовое представление. 
  Важность и актуальность задачи распознавания математических формул обусловлена тем, что большое количество уже существующих научных заметок, статей и книг содержат сложные математические конструкции, формулы и выражения, а доступ к текстовым вариантам таких изданий по тем или иным причинам оказывается затруднен. 
  Целью данной работы является разработка системы, способной распознать структуру и элементы отдельной математической формулы на изображении, и вывести результат в LaTeX формате. В процессе работы был выбран общий подход к решению задачи - через глубокие нейронные сети, подготовлен датасет из пар изображение - формула, выбраны, настроены и обучены две модели глубоких сетей, и написана программа с пользовательским интерфейсом, использующая эти модели для распознавания.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Optical character recognition is the conversion of images of text documents into machine-encoded text. 
  Specifically the mathematical formula recognition problem is an urgent topic due to the presence of large number of articles with complex mathematical expressions, markup representation of which might not be easily accessible. 
  The purpose of this work is to develop a system that can generate LaTeX markup of a mathematical formula given its image. We choose an data-driven approach using deep learning neural networks, compile a dataset of rendered mathematical expressions paired with their LaTeX representation, examine, train and evaluate two models, and code a UI application which recognizes formulas using trained models.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: latex
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание символов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: математические выражения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: latex
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: symbol recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: mathematical expressions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Segmentation of mathematical expressions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Сегментация математических выражений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26462/1/Diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 840,51 kB
resources.filename: reviewSV_OTZYV_2020_Gerasimov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26462/2/reviewSV_OTZYV_2020_Gerasimov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 182,66 kB