检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2024年第10期45卷 3066-3073页

作者：孙俊苟刚贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025

针对表格图像很难精确从文档中提取出表格结构的问题,提出一种融合图卷积网络的双分支识别网络模型。以ResNet+FPN为主干网络,引入矩阵分解头代替注意力机制重整全局特征。设计一个双分支网络以获取表格单元格间空间位置和逻辑邻接信息... 详细信息

针对表格图像很难精确从文档中提取出表格结构的问题,提出一种融合图卷积网络的双分支识别网络模型。以ResNet+FPN为主干网络,引入矩阵分解头代替注意力机制重整全局特征。设计一个双分支网络以获取表格单元格间空间位置和逻辑邻接信息。以GCN感知单元格间连接关系辅助输出位置信息和逻辑邻接关系。实验结果表明,在多个数据集上相比基线模型F1指标平均提升10.6%,F(beta=0.5)指标提升18.6%。在TableGraph-24K数据集上,相比最近的TGRNet模型在F1指标上提升3.1%,F(beta=0.5)指标平均提升2.9%。

关键词：图像处理表格图像结构识别图卷积网络特征融合注意力机制矩阵分解双分支网络

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基于卷积神经网络的表格图像识别方法研究

基于卷积神经网络的表格图像识别方法研究

引用

作者：孙俊贵州大学

学位级别：硕士

在社会生产生活中普遍存在诸如合同、报告、发票和收据等各类文档。为了有效管理这些文档,对其进行归档、检索和共享是至关重要的。然而文档图像本身是非结构化的,理解其语义和语境是一项复杂的任务。文档图像识别技术目标在于自动识别... 详细信息

在社会生产生活中普遍存在诸如合同、报告、发票和收据等各类文档。为了有效管理这些文档,对其进行归档、检索和共享是至关重要的。然而文档图像本身是非结构化的,理解其语义和语境是一项复杂的任务。文档图像识别技术目标在于自动识别、分类和提取文档中的关键信息,显著减少人工处理的工作量,提升工作效率。最终实现办公数据与数据挖掘系统对接为决策和业务发展提供支持。表格图像由于存在复杂结构特征是文档图像识别领域的难点之一。表格结构识别旨在识别表格的行、列以及单元格的空间坐标和逻辑关系,从而确定其结构。从表格图像识别的任务流程出发,本文提出了融合图卷积网络的表格图像结构识别模型和基于编码器-解码器的表格图像结构识别模型。最终,结合OCR等工具实现表格图像转化为Excel文件。本文主要研究内容如下: (1)提出一种融合GCN的表格图像结构识别模型,旨在更好地捕获单元格的逻辑邻近信息。为了增强模型对表格行列属性的感知能力,模型引入结合轴注意力的矩阵分解头来重整全局特征。模型设计双分支网络分别获取表格单元格之间的空间位置信息和逻辑邻接信息。其中GCN分支通过感知单元格之间的连接关系,辅助输出各个单元格逻辑起始位置。此外,基于后处理可实现逻辑起始位置到表格结构HTML的转换。实验结果表明,该模型在多个数据集上取得了性能提升。在TableGraph-24K数据集上,该模型的F1指标和F(beta=0.5)指标比之前的最佳模型提高了2.9%和1.5%。 (2)提出一种基于ConvStem+Transformer的表格图像结构识别模型。针对第三章模型存在后处理多,参数量大等问题,进行下列改进。首先,受到线性投影、VIT卷积干等思路的启发,模型设计了由几个跨步的3×3卷积堆叠成的ConvStem模块;ConvStem替代Res Net系列网络作为主干网络,期望在提升性能的同时,降低参数量和计算量。其次,按照序列预测的思路实现端到端;主干网络进行视觉特征编码后送入表格结构序列解码器。最后,通过线性层将特征映射到词汇表空间,实现HTML表格结构序列的输出。实验结果表明,该结构识别模型的参数量较2023年的最佳模型降低16%,且识别性能基本相当。

关键词：表格图像结构识别图卷积网络注意力机制 Transformer OCR

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