稠密卷积神经网络：多特征手写公式符号识别提升至93.38%

本文主要探讨了"基于多特征卷积神经网络的手写公式符号识别"这一主题。研究者提出了一种创新的模型框架，名为DenseNet-SE（密集网络带注意力机制），它在手写公式符号识别领域展现了显著的优势。与传统的特征提取方法不同，DenseNet-SE采用了数据驱动的方式，不再依赖于人工设计的特征，而是通过稠密卷积神经网络自动学习特征表示。这种网络结构包含密集残差块，可以深入挖掘输入数据的深层特征，提高模型的表达能力。 密集残差块的设计使得模型能够有效地处理深度信息，同时通过跳跃连接技术，结合了浅层的细粒度特征，这些特征对于捕捉手写公式中的细微差别至关重要。细粒度特征的引入增强了模型对局部细节的敏感性，有助于提升整体识别精度。此外，DenseNet-SE通过特征融合，使网络能够获取更多的全局上下文信息，这对于符号类别的判断和识别具有重要作用。 为了验证这一模型的有效性，研究者选择了CROHME（Online Handwritten Mathematical Expression Recognition Competition）提供的标准数学公式符号库进行实验。实验结果显示，在CROHME 2014和CROHME 2016的数据集上，DenseNet-SE分别达到了93.38%和92.93%的识别率，这明显优于当前已有的其他算法。这表明，基于多特征卷积神经网络的手写公式符号识别方法在实际应用中展现出高度的准确性和效率。 因此，本研究不仅提升了手写公式符号识别的性能，还展示了深度学习特别是稠密卷积网络在解决此类问题时的优势，为未来在光学计算、手写识别等领域提供了新的思路和技术支持。关键词包括光计算、稠密卷积神经网络、手写公式符号、稠密残差块、深度特征以及细粒度特征，这些都是理解和实现该模型的关键概念和技术要素。