Abstrakta dokumentigenkännings- och hämtningstekniker kompletterar varandra och ger bättre tillgång till allt större dokumentsamlingar. Även om igenkänning och hämtning av textinformation är ganska mogen, med bred tillgång till optisk karaktärsigenkänning och textbaserade sökmotorer, igenkänning och hämtning av grafik såsom bilder, figurer, tabeller, diagram och matematiska uttryck är i jämförelse tidigt skede av forskning. I det här pappret kartläggs toppmodernheten i igenkänning och hämtning av matematiska uttryck, organiserad kring fyra nyckelproblem i matematik hämtning (query konstruktion, normalisering, indexering, och relevans återkoppling), och fyra nyckelproblem i matematik igenkänning (detektera uttryck, upptäcka och klassificera symboler, analysera symbol layout, och skapa en representation av mening). Av särskilt intresse är maskininlärning problemet med att gemensamt optimera komponentalgoritmer i ett matematiskt igenkänningssystem, och utveckla effektiv indexering, hämtning och relevans återkoppling algoritmer för matematik hämtning. Ett annat viktigt öppet problem är att utveckla användargränssnitt som sömlöst integrerar igenkänning och hämtning. Aktiviteten inom dessa viktiga forskningsområden ökar, delvis på grund av att mattenoteringen är en utmärkt domän för att studera problem som är gemensamma för många dokument- och grafikigenkännings- och hämtningsprogram, och även på grund av att mogna tillämpningar sannolikt kommer att
Zanibbi och Blostein granskade erkännandet och hämtningen av matematiska uttryck REF.
Recognition and retrieval of mathematical expressions
{'venue': 'International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR)', 'journal': 'International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}