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[發(fā)明專利]一種公式識別方法及裝置在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110322524.2 申請日: 2021-03-25
公開(公告)號: CN113033538A 公開(公告)日: 2021-06-25
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 王杰;王英俊;秦波;辛?xí)哉?/a> 申請(專利權(quán))人: 北京搜狗科技發(fā)展有限公司
主分類號: G06K9/20 分類號: G06K9/20;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227 代理人: 儲倩
地址: 100084 北京市海淀區(qū)中關(guān)*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 公式 識別 方法 裝置
【說明書】:

本申請公開了一種公式識別方法,在一個示例中,該方法可以由第一設(shè)備執(zhí)行。第一設(shè)備可以獲取包括公式的待識別圖像,而后,對所述待識別圖像進(jìn)行處理,得到全局圖像特征和局部圖像特征。進(jìn)一步地,可以對所述全局圖像特征和所述局部圖像特征進(jìn)行處理,得到所述待識別圖像中包括的公式。由此可見,在本申請實(shí)施例中,識別待識別圖像中的公式時(shí),結(jié)合了待識別圖像的局部圖像特征,因此,即使所述待識別圖像中公式所包括的字符比較小,利用本申請實(shí)施例的方案,也能準(zhǔn)確的識別出待識別圖像中的公式。因此,利用本方案,能夠準(zhǔn)確的識別出待識別圖像中的公式。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,特別是涉及一種公式識別方法及裝置。

背景技術(shù)

在一些場景中,需要識別圖像中的公式。目前所使用的識別公式的方法,并不能夠準(zhǔn)確的識別出圖像中的公式,因此,急需一種方案,能夠解決該問題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請所要解決的技術(shù)問題是如何準(zhǔn)確的識別出圖像中的公式,提供一種公式識別方法及裝置。

第一方面,本申請實(shí)施例提供了一種公式識別方法,所述方法包括:

獲取包括公式的待識別圖像;

對所述待識別圖像進(jìn)行處理,得到全局圖像特征和局部圖像特征;

對所述全局圖像特征和所述局部圖像特征進(jìn)行處理,得到所述待識別圖像中包括的公式。

可選的,所述對所述待識別圖像進(jìn)行處理,得到全局圖像特征和局部圖像特征包括:

利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的M個卷積層和N個池化層對所述待識別圖像進(jìn)行處理,得到所述全局圖像特征;M和N均為大于或者等于1的整數(shù);

所述M個卷積層和所述N個池化層中的部分池化層對所述待識別圖像進(jìn)行處理,得到所述局部圖像特征。

可選的,所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為:DenseNet。

可選的,所述對所述全局圖像特征和所述局部圖像特征進(jìn)行處理,得到所述待識別圖像中包括的公式通過解碼器實(shí)現(xiàn),所述解碼器包括:第一門循環(huán)單元GRU層和第二GRU層,其中:

在第一解碼時(shí)刻:

所述第一GRU層的輸入包括:所述全局圖像特征、所述局部圖像特征、以及所述第一GRU層在第二解碼時(shí)刻得到的隱藏向量,所述第二解碼時(shí)刻為所述第一解碼時(shí)刻的上一解碼時(shí)刻,所述第一GRU層在第二解碼時(shí)刻得到的隱藏向量,能夠指示所述第一解碼時(shí)刻所述全局圖像特征和所述局部圖像特征中未被解碼的內(nèi)容;所述第二GRU層的輸入包括:所述全局圖像特征和所述局部圖像特征以及所述第一GRU層在所述第一解碼時(shí)刻輸出的隱藏向量;

所述解碼器的輸出為所述第二GRU層在最后一個解碼時(shí)刻得到的解碼結(jié)果。

可選的,在第一解碼時(shí)刻,所述第二GRU層的輸入還包括:

所述第二GRU層在所述第二解碼時(shí)刻得到的隱藏向量,其中,所述第二GRU層在所述第二解碼時(shí)刻得到的隱藏向量,能夠指示在所述第一解碼時(shí)刻所述全局圖像特征和所述局部圖像特征中未被解碼的內(nèi)容。

可選的,所述解碼器為Transformer模型中的解碼器。

可選的,所述獲取包括公式的待識別圖像,包括:

獲取包括公式的原始圖像,去除所述原始圖像中的冗余信息和/或噪聲干擾,得到所述待識別圖像。

可選的,所述方法還包括:

獲取包括公式的訓(xùn)練圖像;

利用所述訓(xùn)練圖像和所述訓(xùn)練圖像的標(biāo)注信息,訓(xùn)練得到公式識別模型,其中,所述訓(xùn)練圖像的標(biāo)注信息,用于指示所述訓(xùn)練圖像中包括的公式,所述公式識別模型,用于識別所述待識別圖像中的公式。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、內(nèi)容包括專利技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖、流程工藝圖技術(shù)構(gòu)造圖;

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