书籍是人类文明的信息载体，是人类社会进步和发展的重要媒介，它涵盖了人类历史、文化、艺术和科学技术等方方面面的内容。随着造纸术和印刷术的发明，一千多年以来，纸制书籍和文献得到了广泛的应用，它使得信息的传承和传播变得十分便利，极大地推动了社会的进步和技术的变革，是人类社会繁荣兴旺的基础。然而，纸张本身的固有特点，也为纸制书籍带来了一些不可避免的缺陷。纸制书籍较为笨重，占用空间大，容易破损和遭到腐蚀，这些都为其长期保存带来了困难，因此也经常会造成重要信息的流失。20世纪中期以来，计算机技术和互联网技术相继出现并得到迅速发展，电子形式的书籍和文献资料随之出现。电子文档具有占用空间小，成本低廉，易于保存、修改和复制，并可以通过网络快速传播，可进行加密存储等诸多优点，它的出现弥补了纸制书籍的不足。目前，电子文档已经得到了广泛的应用，数据和信息的电子化逐步成为一种趋势，并且将已有的纸制书籍转化为电子形式的书籍成为了其中一项重要的工作，由于纸制书籍纸张和内容量都十分巨大，如果单靠手工完成需要相当庞大的工作量，因此OCR技术应运而生。

OCR是光学字符识别技术的简称。OCR技术近年来得到了快速的发展，并且日渐成熟，当前运用OCR技术可以高质量的识别中文、英文、俄文、日文、希腊文、朝鲜文、阿拉伯文字等几乎所有类型的文字，并且其识别能力也由印刷体字符识别扩展到了手写体文字符的识别，极大地方便了书籍和文献的电子化。

然而，尽管在文字识别方面OCR技术具有很高的效率和准确度，它对数学公式的识别却显得力不从心，原因在于OCR技术主要致力于识别单个字符，无法辨别数学符号之间的空间结构关系。为解决这一问题，人们提出了“数学公式识别”的概念。

数学公式识别技术的研究始于上世纪60年代，它属于OCR技术的一个分支，公式识别理论最早是由Anderson 提出的，他在1968年完成的博士论文为该领域的发展奠定了基础。然而，Anderson的论文只是粗略描述了数学公式识别的概念，没有给出较为完整的理论和试验数据，同时由于图像识别和计算机技术的限制以及数学公式自身的复杂性，在随后的将近十年的时间内数学公式识别技术发展缓慢，相关的论文较少，没有任何有效的应用成果问世。

直到上世纪90年代，随着OCR技术的日益成熟，图像识别和匹配技术的快速发展，以及计算机运算速度的大幅提升，使得公式识别有了更为坚实的理论和设备基础，也开始受到了更多的关注。在这一时期[2]，共有数十篇相关论文相继发表，其中涉及到的内容十分广泛，既包括前端的图像预处理和字符分割、识别，同时又包含了结构分析和错误检测等。并且，在传统的印刷体公式识别基础上研究人员又提出了手写体公式识别的概念。而所采用的研究技术也不再局限于单纯的图像处理和分析，而是引入了神经网络和统计分析等许多新兴的技术。总之，公式识别技术正在逐步发展和完善起来。

进入21世纪以来，应用需求的不断增长，更为数学公式识别技术的发展提供了强劲的推动力。公式识别技术继续受到较多的关注，成为了新兴的研究热点。然而，数学公式结构复杂多样，并且其所包含的数学符号种类繁多、数量庞大，这些都给公式识别带来了重大的困难。到目前为止，在该领域仍然没有形成一个能够完全满足实际需要的成熟理论体系，大多数的算法要么在识别率方面难以达到要求，要么在识别的公式类型和字符数量上有限。数学公式识别技术中最关键的两个部分是字符识别和结构分析，前者完成对单个字符的辨认，后者通过字符之间的空间位置关系反映公式的整体结构特征，而字符识别的效率又会对结构分析产生一定的影响。因此，现阶段有关数学公式识别的研究主要致力于如何提高字符识别的正确率和结构分析的准确程度。

现有的数学公式识别系统，较为成熟的主要有我国汉王公司的“汉王手写公式”以及微软公司的“手写数学工具识别器”，这些系统都是针对手写公式识别而设计的；在印刷体公式识别方面，比较突出的是由南开大学的靳简明 等人所设计的MathReader公式识别系统，该系统可以识别330个符号，识别率达到98．66％，在其所定义的11种公式类型基础上，公式的整体识别率达到98.13％。