[发明专利]一种基于端对端网络模型的手写公式识别方法有效
| 申请号： | 202010590507.2 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111738169B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 管延智;阳振峰;李强 | 申请（专利权）人： | 北方工业大学 |
| 主分类号： | G06V30/32 | 分类号： | G06V30/32;G06V30/19;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市盛峰律师事务所 11337 | 代理人： | 于国强 |
| 地址： | 100144 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及手写公式识别领域，公开了一种基于端对端网络模型的手写公式识别方法，包括步骤：采集手写公式识别图片数据集，对手写公式识别图片数据集进行预处理；建立encoder‑decoder模型，encoder‑decoder模型包括特征提取层、encoder编码器和decoder解码器；利用预处理后的手写公式识别图片数据集对encoder‑decoder模型进行训练，获得训练完成后的encoder‑decoder模型；利用训练完成后的encoder‑decoder模型对待识别手写公式图片进行识别，获得待识别手写公式图片的识别结果。本发明利用不同感受野对手写公式图片进行大小特征提取，对不同的特征完成词向量编码以及与标签间的对接和解码操作，优化了网络超参数，避免了多次卷积后特征图分辨率较低导致部分文本缺失问题，能够更好的识别手写公式，识别准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 模型 手写 公式 识别 方法 | ||
【主权项】：
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