随着互联网技术以及社会经济等的高速发展,文档图像数量激增。计算机文档分析在纸质文档电子化、内容识别、内容检索等领域具有广泛的应用。近年来随着教育信息化的不断推进,智能教育成为国家的重要战略之一。新冠疫情下社会对智能在线教育的迫切需求,使得对教科书、习题册等文档的自动分析成为研究的热点。文档版面分析是指根据文档图像中不同区域的语义功能对文档进行区域分割并识别区域类别,是文档分析的关键步骤。其次,面向智能教育的理科文档通常包含大量的公式,因此高置信度的公式识别也是教育类文档分析的关键问题之一。以此为背景,本文对教育文档版面分析以及公式识别算法进行了研究,提出了一种基于改进的语义分割网络的文档版面分析算法来对文档版面进行高精度分割,并采用基于编解码结构的深度学习网络实现公式识别。论文的主要工作内容如下:（1）对比研究了现有的语义分割网络。探究不同类型的语义分割网络的特点,并通过实验对比了基于不同类型的语义分割网络在大型文档图像版面分析数据集上的分割表现,选取出分割精度最高的HRNet网络框架作为后续研究的基准。（2）提出了一种基于改进的语义分割网络的文档版面分析算法。在HRNet网络基础上,本文首先引入了物体上下文表示OCR（Object Context Representation）方法,充分利用各像素点的上下文信息;其次,采用卷积注意力机制CBAM（Convolutional Block Attention Mechanism）提升前景与背景区域分割精度;最后采用Diceloss损失函数缓解由于教育文档图像版面类别不均衡而对小尺寸区域分割不够准确等问题。论文算法在公开数据集PubLayNet上进行了测试,实验结果表明了算法的有效性。（3）采用了基于编解码结构的深度学习网络实现数学公式识别。本文采用了一个基于注意力机制的编解码结构的数学公式识别模型,将其在公开数学公式数据集IM2LATEX-100K上进行预训练,然后将预训练后的模型在版面分析步骤中分割出的公式图片数据集上进行微调,实现对分割出的公式的识别。