当前数字化教育与学术出版快速发展，电子文档中的数学公式已成为知识表达的重要载体，约有八成以上的STEM类学术期刊文章涉及数学公式的使用。然而数学公式具有复杂的二维结构、多样的符号及严格的语法规则，传统光学字符识别方法难以准确解析，现有深度学习方法在长序列建模与注意力分配合理性方面仍存在不足，导致长公式生成中易出现重复预测与信息遗漏。因此设计一种高效、准确且具备良好实用性的数学公式识别系统，对于提升学术文献处理效率、降低科研工作者人力成本、促进知识管理智能化具有重要的研究意义与广阔的应用价值。
本系统基于PyQt5框架构建一体化桌面应用，集成图像获取与预处理、公式智能识别、结果展示与编辑、历史记录管理四大核心功能模块。用户可通过文件导入、剪贴板粘贴或区域截图三种方式获取公式图像，系统自动完成颜色空间转换、尺寸归一化及ImageNet标准化等预处理后，调用基于Swin Transformer编码器与改进覆盖注意力机制的深度学习模型进行端到端识别，生成对应的LaTeX源码序列。识别结果支持一键复制纯LaTeX代码、复制带美元符号格式及KaTeX实时渲染预览，便于用户直接插入文档或论文；系统同时提供历史记录的本地持久化存储、时间范围查询、关键词搜索与批量清空管理功能，并支持系统托盘最小化与气泡提示，全面满足学术工作者对公式识别、编辑与管理的全流程需求。
本人在项目中负责模型架构设计、训练策略优化及桌面端应用的全栈开发工作。技术栈涵盖PyTorch深度学习框架、HuggingFace Transformers库、PyQt5 GUI框架、Pillow图像处理库及KaTeX渲染引擎，采用Swin Transformer Base作为视觉编码器提取多尺度特征，在标准Transformer解码器中引入自适应覆盖惩罚与局部窗口约束的改进注意力机制，结合分层学习率策略与bfloat16混合精度训练完成模型微调。实现亮点在于通过单例模式与延迟初始化将程序启动时间控制在两秒以内，利用QThread异步推理避免界面阻塞，并基于JSON实现轻量级本地数据持久化以保障离线运行；难点在于改进覆盖注意力机制中累积向量与窗口约束的工程化实现、CPU环境下推理速度的优化以及针对多层嵌套分数、大规模矩阵等极端复杂结构的准确解析。
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