MFH：将频域方法与手写数学表达式识别结合
计算机视觉与模式识别
2025-07-02 v1
摘要
手写数学表达式识别（HMER）因公式结构和字符布局在序列预测中较为复杂。本文将频域分析引入 HMER，提出一种将频域与 HMER 结合的方法（MFH），利用离散余弦变换（DCT）。我们强调频域信息对识别数学公式进行结构分析的帮助。实验表明，在各种基线模型上实现，本网络均表现出一致的性能提升，证明了频域信息的有效性。实验显示，我们的 MFH-CoMER 在 CROHME 2014/2016/2019 测试集上分别实现了 61.66%/62.07%/63.72% 的显著准确率。源代码可在 https://github.com/Hryxyhe/MFH 获取。
引用
@article{arxiv.2507.00430,
title = {MFH: Marrying Frequency Domain with Handwritten Mathematical Expression Recognition},
author = {Huanxin Yang and Qiwen Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.00430},
year = {2025}
}