基于深度学习VGG模型的手写公式识别系统设计与实现.pdf
湖南商务职业技术学院毕业设计
目录
1引言1
1.1项目背景1
1.2项目目标1
2相关技术与工具介绍2
2.1VGG模型概述2
2.2分类识别技术3
2.3Flask框架介绍4
2.4开发环境与工具4
2.4.1Python简介4
2.4.2PyCharm简介5
2.4.3第三方库简介6
2.4.4Tensorflow框架6
3方法设计与实现7
3.1数据集收集与预处理7
3.1.1数据集的获取7
3.1.2数据集预处理8
3.2深度学习模型选择与设计10
3.2.1深度学习模型选择10
3.2.2模型设计11
3.3模型的编译与训练13
3.4模型的评估与优化14
3.4.1模型的评估14
3.4.2模型的优化14
3.5前端设计与实现15
3.5.1系统前端设计15
3.5.2设计效果展示及分析16
4小结17
I
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参考资料18
II
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基于深度学习VGG模型的手写公式识别系统设计
1引言
手写公式识别系统是人工智能领域的一个重要分支，它利用深度学习技术
来识别和理解手写数学公式。这一技术的应用前景广泛，从教育领域辅助学生
学习，到科研工作中自动化处理文献中的公式，都具有重要意义。随着深度学
习在图像识别领域的突破性进展，手写公式识别的准确率和效率得到了显著提
升。
1.1项目背景
在数字化和信息化时代，数学公式作为科学文献和教育材料中的重要组成
部分，其准确、高效的识别对于信息的传播和知识的共享具有重要意义。传统
的手写公式识别方法，如基于规则的识别算法，虽然在特定场景下有效，但往
往受限于公式的复杂性和多样性，难以适应多变的书写风格和格式。随着深度
学习技术的发展，基于深度学习的手写公式识别系统展现出了强大的识别能力
和广泛的应用潜力。尤其当前主流搜题软件如小猿搜题、作业帮等通过用户拍
照，对图片中的字符进行识别，在软件自身题库中进行搜索。用户在搜题过程
中，部分题目是是对包含加减乘除的算式或方程进行求解计算，如果能对算式
直接进行识别，并求解计算，将不需要搜索软件自身题库，不再受题库限制，
软件直接为用户输出结果，为用户节省了获取结果的时间。
构建一个高效的手写公式识别系统并非易事。手写公式的多样性和复杂性
要求模型具有强大的学习能力。高质量的标注数据是训练深度学习模型的关键，
而手写公式的标注工作往往耗时且繁琐。此外，实际应用中，系统还需要具备
实时性