表格检测识别技术面临的挑战和发展趋势

第四章 表格检测识别技术面临的挑战和发展趋势

现在表格区域检测的准确率已经很高了。但检测和识别是相辅相成的，单独的检测不够完善。如何利用检测和结构识别的结果互相提高效果，是未来的研究方向和重点。

由于表格应用场景较为广泛，表格形式多种多样，文档图像质量参差不齐，表格结构识别仍存在着较大的挑战。具体表现为：（1）表格线的检测和分割。有些表格是有线表，需要检测出水平和垂直的线条，并将它们分割成单元格。有些表格是无线表，需要根据文本对齐或空白区域来划分单元格。有些表格是少线表，需要结合线条和文本信息来确定单元格边界。（2）表格单元格的合并和拆分。有些表格中存在跨行或跨列甚至跨页的单元格，需要识别出它们的合并范围，并将它们恢复成标准的单元格。有些表格中存在多个文本内容共享一个单元格的情况，需要根据文本格式或语义来拆分它们成多个单元格。（3）表格内容的识别和解析。有些表格中包含了图像、公式、符号等非文本内容，需要将它们转换成文本或者保留它们的格式。有些表格中包含了缩写、引用、注释等特殊内容，需要将它们还原成完整的内容或者提取它们的来源。（4）表格结构的表示和输出。不同的应用场景可能需要不同的表格结构表示方式，例如 HTML、JSON、CSV 等。需要将表格结构识别的结果转换成适合目标应用的格式，并保留表格中的数据和样式信息。（5）表格线未对齐带来的行列判定困难；（6）表格嵌套(某些小表格是大表格的单元格)带来的识别困难；（7）一些非常规的表格线标注形式；（8）现实场景带来的扭曲、褶皱和光照等问题。

表格内容识别与理解是自然语言处理领域的一个重要方向，随着自然语言模型的进步和发展，研究者们可以处理更多的信息形式，不仅仅是1维的文本，还包括表格、票据等(半)结构化的文档。但是，由于表格的多样性和专业性，目前研究者们还面临着几大难题：（1