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HchMER:混合人机智能的手写数学表达式识别方法
1
作者
康文惠
黄进
+3 位作者
仝青山
付强
田丰
戴国忠
《软件学报》
北大核心
2025年第2期915-938,共24页
随着人工智能和端到端识别方法在手写数学表达式识别上的应用,数学表达式识别准确率有了明显的提高.然而,与公开数据集上的测试不同,实际应用中人的参与为识别算法引入了更多的不确定因素,如个性化的笔画信息、包含歧义的手写字符,以及...
随着人工智能和端到端识别方法在手写数学表达式识别上的应用,数学表达式识别准确率有了明显的提高.然而,与公开数据集上的测试不同,实际应用中人的参与为识别算法引入了更多的不确定因素,如个性化的笔画信息、包含歧义的手写字符,以及不确定的公式结构等,影响了识别算法的性能.为此,提出了一种混合人机智能的手写数学表达式识别方法HchMER.该方法借助手写数学公式识别算法、知识库和用户反馈,增强机器对用户输入的数学表达式的理解,从而提升手写数学表达式的编辑速度和准确率.为了验证HchMER的有效性,将其分别与MyScript Math Recognition(MyScript)算法,以及一个成熟的商用产品“Microsoft Ink Equation”(InkEquation)进行了比较.实验结果表明,HchMER在准确率上较MyScript和InkEquation分别提高了23.2%和26.51%.在平均完成时间上,HchMER比MyScript增加了44.46%(9.6 s),但是比InkEquation降低了11.48%(4.05 s).同时,被试在问卷调查和半结构化访谈中对HchMER给予了肯定.
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关键词
人机混合智能
草图理解
在线
手写数学表达式
识别
用户界面
在线阅读
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职称材料
基于MD-CycleGAN的手写表达式图像识别算法研究
2
作者
吕闯
水卿梅
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第8期169-174,共6页
针对使用生成对抗网络生成图像时词向量或者字符向量难以重建数学表达式中的二维结构的问题,将手写数学表达式的图像生成任务转换为印刷体数学表达式到手写体数学表达式的风格转换问题,并自建了一个带有手写风格分类的数据集来训练风格...
针对使用生成对抗网络生成图像时词向量或者字符向量难以重建数学表达式中的二维结构的问题,将手写数学表达式的图像生成任务转换为印刷体数学表达式到手写体数学表达式的风格转换问题,并自建了一个带有手写风格分类的数据集来训练风格转换模型。为了解决CycleGAN网络生成的图像内容不全、细节失真、质量不高的问题,设计了一种多尺度判别循环一致性生成对抗网络MD-CycleGAN,引入了CBAM注意力机制,弥补下采样环节信息丢失的问题,引入ACON激活函数代替ReLU激活函数,通过自适应学习控制网络每一层的非线性程度。实验结果表明基于生成对抗网络的数据增强方法能有效降低模型过拟合的程度。本研究为手写数学表达式图像的自动识别提供了一种新的方法,克服了数据标注问题和模型泛化问题,具有广泛的应用潜力,包括数学教育、科学文档处理和数学搜索引擎等领域。
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关键词
MD-CycleGAN
手写数学表达式
图像识别
神经网络
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职称材料
题名
HchMER:混合人机智能的手写数学表达式识别方法
1
作者
康文惠
黄进
仝青山
付强
田丰
戴国忠
机构
人机交互北京市重点实验室(中国科学院软件研究所)
中国科学院大学计算机科学与技术学院
出处
《软件学报》
北大核心
2025年第2期915-938,共24页
基金
国家自然科学基金(62172397)
中国科学院青年创新促进会项目(20200113)。
文摘
随着人工智能和端到端识别方法在手写数学表达式识别上的应用,数学表达式识别准确率有了明显的提高.然而,与公开数据集上的测试不同,实际应用中人的参与为识别算法引入了更多的不确定因素,如个性化的笔画信息、包含歧义的手写字符,以及不确定的公式结构等,影响了识别算法的性能.为此,提出了一种混合人机智能的手写数学表达式识别方法HchMER.该方法借助手写数学公式识别算法、知识库和用户反馈,增强机器对用户输入的数学表达式的理解,从而提升手写数学表达式的编辑速度和准确率.为了验证HchMER的有效性,将其分别与MyScript Math Recognition(MyScript)算法,以及一个成熟的商用产品“Microsoft Ink Equation”(InkEquation)进行了比较.实验结果表明,HchMER在准确率上较MyScript和InkEquation分别提高了23.2%和26.51%.在平均完成时间上,HchMER比MyScript增加了44.46%(9.6 s),但是比InkEquation降低了11.48%(4.05 s).同时,被试在问卷调查和半结构化访谈中对HchMER给予了肯定.
关键词
人机混合智能
草图理解
在线
手写数学表达式
识别
用户界面
Keywords
human-machine hybrid intelligence
sketch understanding
online handwritten mathematical expression recognition
user interface
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于MD-CycleGAN的手写表达式图像识别算法研究
2
作者
吕闯
水卿梅
机构
重庆工商大学派斯学院
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第8期169-174,共6页
基金
国家自然科学基金(No.62302475)。
文摘
针对使用生成对抗网络生成图像时词向量或者字符向量难以重建数学表达式中的二维结构的问题,将手写数学表达式的图像生成任务转换为印刷体数学表达式到手写体数学表达式的风格转换问题,并自建了一个带有手写风格分类的数据集来训练风格转换模型。为了解决CycleGAN网络生成的图像内容不全、细节失真、质量不高的问题,设计了一种多尺度判别循环一致性生成对抗网络MD-CycleGAN,引入了CBAM注意力机制,弥补下采样环节信息丢失的问题,引入ACON激活函数代替ReLU激活函数,通过自适应学习控制网络每一层的非线性程度。实验结果表明基于生成对抗网络的数据增强方法能有效降低模型过拟合的程度。本研究为手写数学表达式图像的自动识别提供了一种新的方法,克服了数据标注问题和模型泛化问题,具有广泛的应用潜力,包括数学教育、科学文档处理和数学搜索引擎等领域。
关键词
MD-CycleGAN
手写数学表达式
图像识别
神经网络
Keywords
MD-CycleGAN
handwritten mathematical expressions
image recognition
neural network
分类号
TN249 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
HchMER:混合人机智能的手写数学表达式识别方法
康文惠
黄进
仝青山
付强
田丰
戴国忠
《软件学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于MD-CycleGAN的手写表达式图像识别算法研究
吕闯
水卿梅
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
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