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Generation of Hypergraphs from the N-Best Parsing of 2D-Probabilistic Context-Free Grammars for Mathematical Expression Recognition

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Generation of Hypergraphs from the N-Best Parsing of 2D-Probabilistic Context-Free Grammars for Mathematical Expression Recognition

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Noya, E.; Sánchez Peiró, JA.; Benedí Ruiz, JM. (2021). Generation of Hypergraphs from the N-Best Parsing of 2D-Probabilistic Context-Free Grammars for Mathematical Expression Recognition. IEEE. 5696-5703. https://doi.org/10.1109/ICPR48806.2021.9412273

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/200908

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Metadatos del ítem

Título: Generation of Hypergraphs from the N-Best Parsing of 2D-Probabilistic Context-Free Grammars for Mathematical Expression Recognition
Autor: Noya, Ernesto Sánchez Peiró, Joan Andreu Benedí Ruiz, José Miguel
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] We consider hypergraphs as a tool obtained with bidimensional Probabilistic Context-Free Grammars to compactly represent the result of the n-best parse trees for an input image that represents a mathematical expression. ...[+]
Palabras clave: Mathematical expression recognition , Probabilistic Context-Free Grammars , N-best parse trees , Hypergraphs.
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
ISBN: 978-1-7281-8808-9
Fuente:
2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR).
DOI: 10.1109/ICPR48806.2021.9412273
Editorial:
IEEE
Versión del editor: https://doi.org/10.1109/ICPR48806.2021.9412273
Título del congreso: 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2020)
Lugar del congreso: Online
Fecha congreso: Enero 10-15,2021
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement///PROMETEO%2F2019%2F121//DEEP LEARNING FOR ADAPTATIVE AND MULTIMODAL INTERACTION IN PATTERN RECOGNITION/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI//TIN2017-91452-EXP//INDEXACION Y BUSQUEDA DE EXPRESIONES MATEMATICAS A GRAN ESCALA EN CORPUS MASIVOS DE DOCUMENTOS IMPRESOS/
Agradecimientos:
This work has been partially supported by the Ministerio de Ciencia y Tecnolog ' ia under the grant TIN2017-91452-EXP (IBEM) and by the Generalitat Valenciana under the grant PROMETEO/2019/121 (DeepPattern).
Tipo: Comunicación en congreso Capítulo de libro

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