一种数学公式自动识别的方法

摘要

本发明涉及图像识别技术领域，且公开了一种数学公式自动识别的方法，该系统基于序列到序列的网络架构，主要包含异构卷积部分，编码器部分、解码器部分、attention部分，beamsearch搜索部分；该数学公式自动识别的方法针对扫描试卷这种特殊的文档图像数据，提出一种基于多层异构卷积神经网络的seq2seq模型，在整个seq2seq模型中，编码层和解码层都是基于卷积神经网络的，传统的基于RNN的seq2seq模型的实现需要依赖于序列的历史信息，不能并行实现。所使用的卷积神经网络是一种异构卷积网络，与传统的卷积层不同的是，它的过滤器中可以包含不同大小的卷积核(一部分为3*3，另外一部分是1*1)，相对于使用同样的卷积核(3*3)，计算速度会有提升。