基于深度学习的【表格检测与识别技术】的优势

基于深度学习的表格检测与识别技术简介

• 引子：

• 信息时代的高速发展导致数据的大量产生与频繁传输，单单依靠人力很难处理这些数据。依托于人工智能的兴起与发展，数据的利用变得更加高效。表格作为数据的一种重要载体，是人们为了让数据的组织形式更加标准和结构化而使用的一种数据类型。

• 表格的特点：

• 是信息高度精炼集中，方便信息的检索和比较。表格被广泛用于表示结构和功能信息，它们出现在不同种类的文献中，包括报纸、研究论文和科学文件等。表格使读者能够快速地比较、分析和理解文件中出现的事实。表格识别的目的是获取图像中的表格并访问其数据，是文档分析与识别领域的一个重要分支。

表格在生成或存储过程中往往以图片或PDF（Portable Document Format）文件的形式存在，会丢失易于计算机理解的原有结构信息。若是采用人工手段对表格进行重新处理录入，会面临效率低下、数据量大导致出错等问题。因此，如何高效地从文档或图像中找到表格区域，同时有效地提取表格中的结构信息和数据内容，成为了一个亟待解决的问题。

• 表格识别的发展进程：

• 早期对于表格的识别大多是针对比较简单或者模板化的表格。从表格的布局结构出发，抽取表格线条或抽取文本块，然后使用规则方法进行分析，但这些方法往往泛化能力较差，且难以处理复杂表格。后来随着深度学习的