論文の概要: EDSL: An Encoder-Decoder Architecture with Symbol-Level Features for Printed Mathematical Expression Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02517v1
• Date: Mon, 6 Jul 2020 03:53:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 02:35:03.807109
• Title: EDSL: An Encoder-Decoder Architecture with Symbol-Level Features for Printed Mathematical Expression Recognition
• Title（参考訳）: EDSL: 記号レベル特徴を持つエンコーダデコーダアーキテクチャによる数式認識
• Authors: Yingnan Fu, Tingting Liu, Ming Gao, Aoying Zhou
• Abstract要約: シンボルレベルの特徴を持つエンコーダデコーダを省略したEという新しい手法を提案し,画像から印刷された数学的表現を識別する。 Eは92.7%と89.0%の評価を達成しており、これは最先端の手法よりも3.47%と4.04%高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.658113675853546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Printed Mathematical expression recognition (PMER) aims to transcribe a printed mathematical expression image into a structural expression, such as LaTeX expression. It is a crucial task for many applications, including automatic question recommendation, automatic problem solving and analysis of the students, etc. Currently, the mainstream solutions rely on solving image captioning tasks, all addressing image summarization. As such, these methods can be suboptimal for solving MER problem. In this paper, we propose a new method named EDSL, shorted for encoder-decoder with symbol-level features, to identify the printed mathematical expressions from images. The symbol-level image encoder of EDSL consists of segmentation module and reconstruction module. By performing segmentation module, we identify all the symbols and their spatial information from images in an unsupervised manner. We then design a novel reconstruction module to recover the symbol dependencies after symbol segmentation. Especially, we employ a position correction attention mechanism to capture the spatial relationships between symbols. To alleviate the negative impact from long output, we apply the transformer model for transcribing the encoded image into the sequential and structural output. We conduct extensive experiments on two real datasets to verify the effectiveness and rationality of our proposed EDSL method. The experimental results have illustrated that EDSL has achieved 92.7\% and 89.0\% in evaluation metric Match, which are 3.47\% and 4.04\% higher than the state-of-the-art method. Our code and datasets are available at https://github.com/abcAnonymous/EDSL .
• Abstract（参考訳）: print mathematical expression recognition (pmer) は、印刷された数学的表現画像をラテックス表現のような構造的表現に転写することを目的としている。 これは、自動質問推薦、自動問題解決、学生の分析など、多くのアプリケーションにとって重要なタスクである。 現在主流のソリューションは、画像の要約に対処するイメージキャプションタスクの解決に依存している。 したがって、これらの手法はMER問題の解法に最適である。 本稿では,シンボルレベルの特徴を持つエンコーダデコーダを短縮し,画像から印刷された数式を識別する,edslという新しい手法を提案する。 EDSLのシンボルレベル画像エンコーダは、セグメンテーションモジュールと再構成モジュールで構成される。 セグメンテーションモジュールを実行することで、すべてのシンボルとその空間情報を教師なしの方法で画像から識別する。 次に,シンボルセグメンテーション後のシンボル依存を回復するための新しい再構築モジュールを設計する。 特に,シンボル間の空間的関係を捉えるために位置補正注意機構を用いる。 長出力からの負の影響を緩和するために,エンコードされた画像を逐次出力および構造出力に変換するトランスモデルを適用する。 提案手法の有効性と合理性を検証するため,2つの実データを用いた広範囲な実験を行った。 実験結果から,EDSLは評価基準マッチングにおいて92.7.%,89.0.%を達成しており,これは最先端法よりも3.47.%,4.04.%高い結果となった。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/abcAnonymous/EDSL で公開されています。

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