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Análise estrutural de expressões matemáticas manuscritas usando informação contextual

Processo: 13/13535-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto
Data de Início da vigência: 21 de outubro de 2013
Data de Término da vigência: 20 de outubro de 2014
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Nina Sumiko Tomita Hirata
Beneficiário:Frank Dennis Julca Aguilar
Supervisor: Christian Viard-Gaudin
Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: Université de Nantes, França  
Vinculado à bolsa:12/08389-1 - Uso de informação contextual em reconhecimento online de expressões matemáticas manuscritas, BP.DD
Assunto(s):Reconhecimento de padrões   Reconhecimento de escrita
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Analise Estrutural | Escrita Online | Expressões matemáticas manuscritas | Informação contextual | Reconhecimento de escrita | Reconhecimento de padrões

Resumo

O reconhecimento online de expressões matemáticas manuscritas é um problema interessante e desafiador na área de Reconhecimento de Padrões. O problema é interessante pela variedade de aplicações possíveis e é desafiador pelo fato de envolver um grande número de classes de símbolos e pela necessidade de reconhecimento do arranjo bidimensional dos símbolos. A análise estrutural das expressões depende fortemente da identificação correta das posições relativas entre símbolos. De acordo com resultados recentes em competições de reconhecimento de expressões matemáticas, um aspecto que ainda requer aperfeiçoamento significativo é a parte relacionada à análise estrutural. O objetivo deste projeto de pesquisa, com duração de um ano, é desenvolver novos métodos para análise estrutural de expressões matemáticas manuscritas. Em particular, pretendemos investigar e propor novos métodos para determinar as relações entre símbolos em uma expressão, por meio da modelagem de informação semântica e estrutural. Informação estrutural em diferentes níveis de organização assim como relações fuzzy e informação contextual serão usadas na modelagem. O desempenho do método a ser proposto deverá ser comparado com aqueles relatados nas competições recentes, usando os mesmos conjuntos de dados. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
JULCA-AGUILAR, FRANK; HIRATA, NINA S. T.; MOUCHERE, HAROLD; VIARD-GAUDIN, CHRISTIAN; IEEE. Subexpression and Dominant Symbol Histograms for Spatial Relation Classification in Mathematical Expressions. 2016 23RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR), v. N/A, p. 6-pg., . (13/13535-0)
HIRATA, NINA S. T.; JULCA-AGUILAR, FRANK D.. Matching based ground-truth annotation for online handwritten mathematical expressions. PATTERN RECOGNITION, v. 48, n. 3, p. 837-848, . (12/08389-1, 13/13535-0)