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龙图腾网恭喜华东师范大学申请的专利一种基于字符级特征的印刷体数学公式识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114926846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210426907.9，技术领域涉及：G06V30/32；该发明授权一种基于字符级特征的印刷体数学公式识别方法是由付英男;高明设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于字符级特征的印刷体数学公式识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于字符级特征的印刷体数学公式识别方法，其特点是采用端到端的神经网络架构，使用无监督的图像分割算法提取数学公式的字符级特征，利用位置感知的注意力机制构建字符级位置关系，使模型能够捕捉获二维空间中字符之间的复杂位置关系，该方法具体包括：字符级图像特征提取、字符级位置关系提取、LaTeX序列解码和模型训练等步骤。本发明与现有技术相比具有方法简便，准确率高，不需要对字符进行完全准确的切分，也不需要判断切分出来的图像块是什么字符，不会产生错误累积，大大提升了模型在印刷体数学公式识别任务上的准确率，具有良好且广泛的应用前景。

本发明授权一种基于字符级特征的印刷体数学公式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于字符级特征的印刷体数学公式识别方法，其特征在于采用端到端的神经网络架构，使用连通域分割算法提取数学公式的字符级特征，利用位置感知的注意力机制构建字符级位置关系，使模型能够捕捉获二维空间中字符之间的复杂位置关系，印刷体数学公式的识别具体包括如下步骤：一、字符级图像特征提取使用连通域分割算法对印刷体数学公式图片进行切分，得到多个字符级图像块，使用神经网络模型对每个图像块进行特征提取，以获得印刷体数学公式的全部字符级图像特征；二、字符级位置关系提取计算每个图像块在原始图片中的位置归一化坐标向量，使用神经网络模型对每一个图像块的坐标向量编码得到印刷体数学公式的全部字符级位置特征，将字符级图像特征和字符级位置特征进行结合，并使用带有位置感知的编码器模块提取图像块之间的位置关系，得到印刷体数学公式图片的字符级特征，所述带有位置感知的编码器模块为使用了transformer模型作为基本模型，并使用位置感知的注意力机制替换掉transformer中原始的注意力机制；三、LaTeX序列解码使用一个能够捕获长距离文本信息的解码器，对上一步得到的印刷体数学公式图片的字符级特征进行解码，并输出图片的LaTeX序列；四、模型训练使用不同阈值的无监督图像分割算法对图片进行数据增强，定义一个损失函数，使用优化器训练神经网络模型，直至损失函数收敛；所述位置感知的注意力机制由下述a～c式表示为：

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