Rotulação de símbolos matemáticos manuscritos via casamento de expressões - Honda, Willian Yukio (2013)
O problema de reconhecimento de expressões matemáticas manuscritas envolve três subproblemas importantes: segmentação de símbolos, reconhecimento de símbolos e análise estrutural de expressões. Para avaliar métodos e técnicas de reconhecimento, eles precisam ser testados sobre conjuntos de amostras representativos do domínio de aplicação. Uma das preocupações que tem sido apontada ultimamente é a quase inexistência de base de dados pública de expressões matemáticas, o que dificulta o desenvolvimento e comparação de diferentes abordagens. Em geral, os resultados de reconhecimento apresentados na literatura restringem-se a conjuntos de dados pequenos, não disponíveis publicamente, e muitas vezes formados por dados que visam avaliar apenas alguns aspectos específicos do reconhecimento. No caso de expressões online, para treinar e testar reconhecedores de símbolos, as amostras são em geral obtidas solicitando-se que as pessoas escrevam uma série de símbolos individualmente e repetidas vezes. Tal tarefa é monótona e cansativa. Uma abordagem alternativa para obter amostras de símbolos seria solicitar aos usuários a transcrição de expressões modelo previamente definidas. Dessa forma, a escrita dos símbolos seria realizada de forma natural, menos monótona, e várias amostras de símbolos poderiam ser obtidas de uma única expressão. Para evitar o trabalho de anotar manualmente cada símbolo das expressões transcritas, este trabalho propõe um método para casamento de expressões matemáticas manuscritas, no qual símbolos de uma expressão transcrita por um usuário são associados aos correspondentes símbolos (previamente identificados) da expressão modelo. O método proposto é baseado em uma formulação que reduz o problema a um problema de associação simples, no qual os custos são definidos em termos de características dos símbolos e estrutura da expressão. Resultados experimentais utilizando o método proposto mostram taxas médias de associação correta superiores a 99%.