检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2006年第6期32卷 215-217页

作者：黄锦德郝红卫张冬霞北京科技大学信息工程学院北京100083

采用一种表格识别方法实现对多种类型表格的识别,系统利用表格投影轮廓的功率谱密度作为表格的不变性特征向量。为了解决具有相互对称结构表格的识别问题,提出一种新的特征提取方法:采用区域划分的策略,综合考虑表格图像在水平方向及垂... 详细信息

采用一种表格识别方法实现对多种类型表格的识别,系统利用表格投影轮廓的功率谱密度作为表格的不变性特征向量。为了解决具有相互对称结构表格的识别问题,提出一种新的特征提取方法:采用区域划分的策略,综合考虑表格图像在水平方向及垂直方向上的特征,以分区投影轮廓的功率谱密度作为表格图像的特征向量。实验表明,这种方法能够有效解决具有对称结构表格的识别问题。

关键词：特征提取区域划分表格识别功率谱密度

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智能化表格识别技术综述

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计算机工程与应用 2023年第12期59卷 62-76页

作者：梁天恺苏新铎黄宇恒徐天适张华俊曾碧广州广电运通金融电子股份有限公司研究总院广州510000 广东工业大学计算机学院广州510000

在大数据和互联网的历史背景下,信息技术的发展伴随着大量文档的产生。作为数据关系直观体现的表格常见于文档中,表格的归档也是文档处理的重要任务之一。如何在海量的文档中快速地对表格进行自动化识别成为妨碍文档处理迈向智能化的关... 详细信息

在大数据和互联网的历史背景下,信息技术的发展伴随着大量文档的产生。作为数据关系直观体现的表格常见于文档中,表格的归档也是文档处理的重要任务之一。如何在海量的文档中快速地对表格进行自动化识别成为妨碍文档处理迈向智能化的关键因素。作为人工智能研究领域重要分支之一的表格识别,能实现表格对象和结构的自动化检测与识别,被广泛应用在文档智能化处理等场景。因此总结与综述表格识别领域的概念、技术、应用与挑战显得尤为重要。阐述表格识别的概念,指出表格识别任务可被分为表格检测和表格结构识别两大子任务。针对表格检测研究方向主流的anchor-based和anchor-free算法进行介绍和分析,总结不同算法的优缺点。分别阐述基于语义分割、基于双向割并、融合神经网络以及端到端等四大类别的主流的表格结构识别算法的原理和优缺点。同时分析并讨论目前常见的有机融合表格检测和表格结构识别的非端到端与端到端的表格识别算法。最后总结并指出表格识别的应用、挑战与展望。

关键词：表格识别表格检测表格结构识别人工智能大数据

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表格识别系统应用中若干问题的研究

表格识别系统应用中若干问题的研究

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作者：卜飞宇中国科学院软件研究所

学位级别：硕士

表格是一种常见的文档形式,广泛地应用于人们的日常工作和生活之中.随着计算机技术的发展,利用计算机获取、存储和管理数量巨大的表格信息已越来越成为人们关注的焦点.表格识别系统已开始成为替代人工录入、自动获取表格信息的一种有效... 详细信息

表格是一种常见的文档形式,广泛地应用于人们的日常工作和生活之中.随着计算机技术的发展,利用计算机获取、存储和管理数量巨大的表格信息已越来越成为人们关注的焦点.表格识别系统已开始成为替代人工录入、自动获取表格信息的一种有效工具.针对现有表格识别系统在应用中遇到的一些问题,该文对表格与图形的鉴别、彩色票据图像表格框线的去除、灰度与彩色表格图像的倾斜角度检测等几个问题进行了深入研究,并取得如下一些成果:1、现有系统中,鉴别表格与图形的误判率较高.该文提出了一种根据表格框线和单元信息来区分表格与图形的方法,该方法结合表格的结构特征,提出了作为表格要素的表格框线和表格单元所必须满足的若干约束条件,通过验证每个条件是否得到满足来区分表格与图形.实验表明,该方法能有效地降低对表格与图形的误判率.2、字线交迭严重干扰对字符的切分与识别.以前的基于二值图像的表格框线去除算法,只能在一定程度上排除表格框线对字符识别的干扰.随着计算机运算速度和存贮容量的迅速提高,表格识别系统的扫描输入图像开始采用灰度和彩色图像.该文提出了一种基于彩色图像的表格框线去除算法,由于利用了彩色和灰度信息,能更好的排除表格框线对字符识别的干扰.该方法目前已成功地应用于银行票据识别系统中.3、为解决灰度和彩色票据图像倾斜问题,该文提出了一种根据扫描时产生的黑色边缘来检测扫描图像倾斜角度的方法.该方法根据检测出的四条边缘拟合直线来确定图像倾斜角度.实验表明,该方法具有很快的速度和很高的正确率,且适应于所有白色(浅色)矩形纸张扫描的灰度和彩色图像.目前,该方法已用于彩色银行票据和灰度名片图像的倾斜校正与去除黑边.

关键词：表格识别图形鉴别表格框线去除图像倾斜检测

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表格识别系统中框线检测与去除的算法研究

表格识别系统中框线检测与去除的算法研究

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作者：周壮辽宁科技大学

学位级别：硕士

在日常的商业活动中,我们每天都运用了大量的文档和表格。同时表格文档也广泛地应用于各个领域,通常人们需要手动处理表格文档,例如客户需要采集发票中的金额税额,图书管理员需要采集纸质表格文档中所包含的数据信息。由于光学字符识别(... 详细信息

在日常的商业活动中,我们每天都运用了大量的文档和表格。同时表格文档也广泛地应用于各个领域,通常人们需要手动处理表格文档,例如客户需要采集发票中的金额税额,图书管理员需要采集纸质表格文档中所包含的数据信息。由于光学字符识别(OCR)技术的发展,人们开始尝试利用可获得数据的标准表格图像来提取表格中的数据信息,这可以减少工作时间和减轻工作负担。在商业领域中,利用OCR技术可以提高工作质量,并且可以减少人们花费在处理表格文档上的大量时间。在OCR运用的许多领域中,我们通过获取的表格模板使用户知道图像中印刷体的目标字符串。这些字符串信息包括了许多项目内容如文本信息和数学公式等。然而,表格的存在阻碍了数据信息的提取。因此,表格线检测/去除是印刷体表格识别技术中的一项重要任务。由上可知,我们需要一个实际的表格识别系统来处理这些问题。本文在印刷体文档识别技术的基础上,对表格文档的识别技术进行了深入的研究,并完成了部分表格识别系统的开发工作。传统的表格识别系统可以分为二部分:表格框架识别和图像信息提取与表格重绘。在表格框架识别部分中,首先表格线的检测、去除以及图像识别处理技术都是基于二值图像完成的。因此,本文运用了一种有效的二值化算法将256色灰度图像转化为理想的二值图像。本文提出了新的框线检测算法,完全可以运用于存在框线与字符存在交叉的情况。在完成图像中的表格线的提取之后,针对表格线存在的断裂和非对齐等问题分别做出相应的处理,并且将图像中的横向与纵向表格线重组成表格框架。表格识别过程中的另一个重要任务是将已检测出的框线从原始表格图象中去除。去除框线的难点在于当字符笔画和表格框线相交迭时如何在去除框线的同时完整地保留字符笔画。本文对于表格框线的去除也提出了新思路和算法。

关键词：框线检测框线去除表格识别

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表格识别中的算法改进

表格识别中的算法改进

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作者：郝圣立上海市计算技术研究所

学位级别：硕士

随着互联网的快速发展,越来越多的企业人力资源开始实施无纸化管理,员工个人信息,薪酬情况都会以数据流的形式录入计算机。但是涉及到一些跨机构的协同服务,以及受制于保密等条件的。人工录入显然完全无法满足业务时效性的要求,所以纸... 详细信息

随着互联网的快速发展,越来越多的企业人力资源开始实施无纸化管理,员工个人信息,薪酬情况都会以数据流的形式录入计算机。但是涉及到一些跨机构的协同服务,以及受制于保密等条件的。人工录入显然完全无法满足业务时效性的要求,所以纸质表格文档的自动录入越来越重要,表格的检测和信息的识别就尤为重要。我们需要更为有效的方法来检测表格,对检测的结果应提高标准。本文在以往表格的检测和识别的文献的基础上,对表格框线的检测及去除和表格的还原技术进行了研究。本文介绍了表格识别的大体流程,即表格框线的检测,表格的识别和表格框线的去除。在表格框线的检测中,本文分析原来的的霍夫曼框线检测算法,发现了霍夫曼算法程的运算量较大,在图像像素点较多的情况下运算效率较低,霍夫曼变换的时间和空间复杂度较高的缺点。同时作者又分析了传统的有向单连通链的算法,发现传统方法中有向单连通链的查找和合并算法复杂度较高,本文提出了有向单连通链改进算法,在查找链的方法上我们采用从左上角表里黑像素,分析6种情况来判断是否继续扩展遍历,并且对查找出来的链进行筛选过滤,坡度较高的和链的长度较小的都被过滤掉,这一定程度上降低了后面合并的运算量。在有向连通链的合并上,作者采取通过直接计算两个单连通链中游程中心点的纵坐标平均值来确定同线距离,有效的降低了原来的运算量,最终的实验结果也是在用时上有了一定的缩短。在对图像检测框线伪直线处理中,本文对直线质量Q提出了评价的标准,传统的伪直线去除方法提出了块比较法。块比较方法的核心思想是比较通过合并单个连接链得到的表格框线图与表的原始图像进行对比。由于阈值需要自己设定,有人为的干扰在里面,使得这种剔除不能剔除较小的伪直线。对比本文,提出质量评价标准后,保留Q大于0.8[1]的直线,一般低于这个数值的都是文字留下的伪直线。实验通过这个方法,伪直线进一步被有效剔除。在研究和分析目前的表格还原技术后,由于表格大都是黑白图像,并且结构清晰,本文决定采用图像相似度匹配的方式中的基于感知哈希的相似度算法来恢复表格结构。最终在表格框线的去除中,本文介绍了三种字线交叉情况,以及字线分离后的字符修整。最终在实验结果中,应用了本文的直线检测方法后,直线检测的用时和正确率有一定的提升。

关键词：表格框线检测表格识别框线去除表格还原

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表格识别预处理技术与表格字符提取算法的研究

表格识别预处理技术与表格字符提取算法的研究

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作者：谢亮中山大学

学位级别：硕士

OCR 是模式识别中最热门的研究领域之一,而表格识别是OCR 的一个重要的研究和应用方向。本文主要讨论表格识别中的两个问题,即表格识别预处理技术与表格字符提取算法。二值化是图像处理和字符识别中相当重要的一个环节。本文在现有的图... 详细信息

OCR 是模式识别中最热门的研究领域之一,而表格识别是OCR 的一个重要的研究和应用方向。本文主要讨论表格识别中的两个问题,即表格识别预处理技术与表格字符提取算法。二值化是图像处理和字符识别中相当重要的一个环节。本文在现有的图像二值化算法的基础上,针对手写表格文档提出了一种基于非线性对比度增强及LoG算子的混合二值化方法,基本上克服了现有方法所存在的对噪声敏感、速度较慢、易导致笔划断裂等缺点。实验证明该方法比传统方法有显著改进。待识别文档被扫描成图像的过程中不可避免地会出现一定的倾斜。本文针对表格文档图像,在Hough 变换的基础上提出了一种带参数约束条件的Hough 变换——HTPC,有效降低了传统Hough 变换的计算复杂度,并结合一种快速图像旋转方法,实现了对表格文档图像的快速倾斜角检测及校正。本文研究的重点之一是如何解决表格文档中手写字符经常重叠表格边框线的问题。为此,我们提出了一种新方法来准确定位和完整地提取重叠边框线的字符,即先通过CTF 过程准确地定位并提取出表格的所有单元格,再通过ECCEA方法完整地提取出表格中的字符,然后利用基于连通区域检测的去噪算法对图像进行去噪,最后对字符图像进行平滑化处理。实验表明了我们的方法的有效性。最后,我们利用本文提出的表格文档预处理及字符提取算法,并结合我们对字符分割、特征提取以及分类器设计等问题的最新研究,研制开发了Windows平台上适用的《成绩单自动识别系统》,其总体识别率平均达到了90.89%。

关键词： OCR 表格识别二值化倾斜校正重叠边框线字符提取

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表格识别的研究

表格识别的研究

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作者：司明西安科技大学

学位级别：硕士

表格在人们的日常工作和生活中扮演着重要的角色,它的形式多样,用途广泛。随着无纸化办公的普及,一套高准确率、高效率和健壮的表格识别系统能够大大提高工作效率,从而产生巨大的经济效益,因此,表格识别成为图像处理的研究热点。本文在... 详细信息

表格在人们的日常工作和生活中扮演着重要的角色,它的形式多样,用途广泛。随着无纸化办公的普及,一套高准确率、高效率和健壮的表格识别系统能够大大提高工作效率,从而产生巨大的经济效益,因此,表格识别成为图像处理的研究热点。本文在研究总结现有表格识别相关技术的基础上,给出了一套表格识别的处理流程,即图像预处理,图像边缘检测和提取,数学形态学处理,表格线提取和表格线合并。图像预处理是表格识别的第一步,预处理的效果直接关系到表格识别的准确率。由于表格文档的背景噪声比较复杂,而且在后期处理中都是对局部区域进行的,所以本文采用了改进的模糊阈值算法对图像进行二值化处理,获得了较好的效果。下一步,根据最小二乘法的原理,本文给出了基于最小二乘法的倾斜校正算法。在综合比较了常用的几种图像边缘检测的算子的性能之后,本文采用Canny算子对图像进行边缘检测和提取,并且使用数学形态学对提取边缘图像进行了膨胀运算,腐蚀运算,开运算和闭运算等操作,增强了图像边缘提取的准确性。根据表格图像大部分表格框线都是横线和竖线这一特点,本文采用数学形态学提取表格线,适当选取结构元素,能滤去由文字或噪声干扰等产生的伪直线,因此,不必在表格识别之前作去噪和去除文字的预处理。之后采用查表细化算法对提取出来的表格线进行细化。由于细化会产生断线,因此,本文采用最小二乘法拟合表格线。针对上述步骤所用到的常用算法,本文进行了实验,并且比较了各种算法的性能和效果,实现了表格识别系统的开发,效果良好。

关键词：表格识别图像预处理边缘检测数学形态学表格线提取表格线合并

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表格识别关键技术研究与实现

表格识别关键技术研究与实现

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作者：陈佩佩湖南大学

学位级别：硕士

表格识别任务旨在从文档图像中提取出计算机能够理解的结构化表格,是文档分析领域的核心问题之一。应用表格识别技术可以帮助个人和企业大幅节省文档处理时间,同时减少由人为因素产生的错误。然而,现有的表格识别方法在真实场景中的泛... 详细信息

表格识别任务旨在从文档图像中提取出计算机能够理解的结构化表格,是文档分析领域的核心问题之一。应用表格识别技术可以帮助个人和企业大幅节省文档处理时间,同时减少由人为因素产生的错误。然而,现有的表格识别方法在真实场景中的泛化能力较差。其一,绝大多数表格识别模型对输入图像的质量要求较高,一旦出现倾斜、遮挡、低清晰度等情况,模型的识别精度会受到较大的影响。其二,表格识别算法本身的缺陷导致模型在排列密集以及极端尺寸等非常规类型的表格上识别准确率急剧下降。为了提升表格识别方法在真实场景中的处理能力,首先在具有简单布局、对齐良好的PDF文档图像上对表格识别相关问题进行研究,然后推广到输入图像严重倾斜、模糊和遮挡的真实场景,主要取得了以下研究成果: (1)针对文档图像中表格尺寸差异大和多方向的问题,提出了一种基于关键点的表格检测算法Point Tab Net。首先通过Center Net网络定位表格中心点和粗糙角点,然后引入角点热图以进一步细化角点。实验结果表明,与主流的基于锚框的表格检测算法相比,所提方法在ICDAR 2019数据集上有更高的WAvg.F1分数。 (2)针对现有的表结构识别方法难以准确提取具有跨行和跨列单元格的复杂表格结构的问题,提出了一种自顶向下和自底向上相结合的表结构识别算法Swin Graph SM。首先,在经典的拆分-合并范式下,分别从骨干网络、网格合并建模和算法模型的后处理三个角度进行深入研究。第一,引入具有强大全局建模能力的Swin Transformer,以补偿卷积网络长距离空间建模能力的不足。第二,采用一种新颖的图注意力网络来建模网格单元间的邻接关系。第三,为了解决合并过程中出现的L型单元格问题,提出了一种有效的单元合并策略。然后,复现了三种具有代表性的表结构识别方法,并从多个维度对其进行公平比较和充分分析。最后,在ICDAR 2013和Pub Tab Net表结构识别基准数据集上进行实验,结果表明Swin Graph SM取得了具有竞争力的性能。 (3)为了进一步解决输入图像存在严重倾斜、模糊和遮挡的真实场景中的表格识别问题,在已有的单张文档图像的表格检测和结构识别方法的基础上,提出了一种多阶段表格识别管道,并引入迁移学习和表结构增强策略加强小样本的学习过程。其次,构建了银行流水场景下的表格识别数据集,改善了表格识别算法的场景局限性。在银行流水数据集上的实验结果证明了所提出的表格检测和结构识别算法的有效性和鲁棒性。

关键词：文档分析表格识别表格检测表结构识别图神经网络

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手写表格识别系统研究和实现

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计算机科学 2008年第6期35卷 268-271页

作者：王行荣应俊重庆工商大学计算机科学与信息工程学院重庆400067 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

对手写表格数字识别系统进行研究,提出了输出规则的概念,解决了常用表格数据识别处理的输出描述问题。用此方法已成功地开发出手写数字表格识别处理系统,该系统具有运算量小、抗干扰性强、通用性好、识别率高等特点。

关键词：手写数字识别表格识别输出规则识别系统

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一种复杂表格识别和处理方法

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电子科学学刊 1994年第3期16卷 321-326页

作者：张平黄尚康潘保昌重庆大学光电精密机械研究所重庆630044

本文提出了一种复杂表格识别和处理方法。该方法首先输入一张未填有用信息的空表格作背景信息表格,然后输入已填有用信息的同类表格作有用信息表格。对有用信息表格图象采用几何位置配准使两幅表格的背景信息重合,然后利用数字逻辑运算... 详细信息

本文提出了一种复杂表格识别和处理方法。该方法首先输入一张未填有用信息的空表格作背景信息表格,然后输入已填有用信息的同类表格作有用信息表格。对有用信息表格图象采用几何位置配准使两幅表格的背景信息重合,然后利用数字逻辑运算和智能相关处理技术以达到对残留背景信息的彻底清除,保留后填入的有用信息供识别处理。此方法对表格形式不限,适用于背景信息和有用信息采用同色或异色笔填写。方法仅需第一次输入一张空表格后,就可连续处理同类型表格。文中给出了表格处理结果。

关键词：表格处理文件识别表格识别

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