广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司李金荣获国家专利权
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龙图腾网获悉广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司申请的专利离线手写公式识别模型的训练方法、装置、设备和介质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：CN116978037B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210387784.2，技术领域涉及：G06V30/32；该发明授权离线手写公式识别模型的训练方法、装置、设备和介质是由李金荣设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本离线手写公式识别模型的训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请的一种离线手写公式识别模型的训练方法、装置、设备和介质，包括接收含有手写公式的手写公式图像，确定手写公式的LaTeX标签，根据LaTeX标签将手写公式转换成印刷体公式图像；将印刷体公式图像与手写公式图像成对输入到预先构建的神经网络模型中进行训练，根据预设的对比学习损失函数计算训练后的神经网络模型的对比学习损失，当判定对比学习损失满足预设条件时，将训练后的神经网络模型作为离线手写公式识别模型，从而使用成对输入模式，并通过对比学习损失函数，指导离线手写公式识别模型学习到语义不变特征，从而缓解书写风格差异大对性能的影响，提升整体的识别准确率。
本发明授权离线手写公式识别模型的训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种离线手写公式识别模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收含有手写公式的手写公式图像； 确定所述手写公式的LaTeX标签，根据所述LaTeX标签将所述手写公式转换成印刷体公式图像； 将所述印刷体公式图像与所述手写公式图像成对输入到预先构建的神经网络模型中进行训练； 根据预设的对比学习损失函数计算训练后的所述神经网络模型的对比学习损失； 当判定所述对比学习损失满足预设条件时，将训练后的所述神经网络模型作为离线手写公式识别模型； 所述根据预设的对比学习损失函数计算所述神经网络模型的对比学习损失的步骤包括以下步骤： 获取所述神经网络模型训练时生成的所述手写公式图像的多个第一上下文向量、所述印刷体公式图像的多个第二上下文向量； 确定每个所述第一上下文向量对应的第二上下文向量； 利用噪声对比估计损失函数计算每个所述第一上下文向量与对应的第二上下文向量的损失值； 将每个所述第一上下文向量与对应的第二上下文向量的损失值进行累加后，得到对比学习损失。
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