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大模型（LLMsQRAG 版面分析——表格识别Ҏ(gu)?nbsp; PDF 下蝲
相关截图Q?/strong>
 主要内容Q?/strong>
一、ؓ什么需要识别表|
表格的尺寸、类型和样式展现出多样化的特征，如背景填充的差异性、行列合q方法的多样性以?/span>
内容文本cd的不一致性等。同Ӟ现有的文资料不仅涵盖了C?sh)子文Q也包括历史的手?/span>
扫描文档Q这些文在样式设计、光照条件以及纹理特性等斚w存在显著差异。因此，表格识别一
直是文识别领域的重大挑战。下图所CZؓ一个示例：
二、介l一?表格识别 dQ?/strong>
表格识别包括表格和表格l构识别两个子Q务?/span>
表格识别q程可细分ؓ两个关键步骤Q?/span>
• 表格定位Q?/strong>Table LocalizationQ?/strong>Q此阶段涉及识别q划定表格的整体边界Q采用的技术手D包
括但不限于目标检算法，?/span>YOLO?/span>Faster RCNN?/span>Mask RCNNQ甚x时借助生成Ҏ(gu)|?/span>
l（GANQ来_勑格的外在轮廓?/span>
• 表格元素解析与结构重建（Table Element Parsing and Structure ReconstructionQ?/strong>Q?/span>
• 表格单元格划分（Cell DetectionQ?/strong>Q这一子Q务着重于识别和区分表格内部的各个?/span>
元格Q不论它们是pl线条完全包围还是部分包_抑或是无明显U条分隔?/span>
• 表格l构理解Q?/strong>Table Structure UnderstandingQ?/strong>Q在此环节中Q系l深入分析表格区
域以提取其中的数据内容及其内在逻辑关系Q明行与列的分布规律以及单元格之间?/span>
层次兌Q最l实现对表格原始l构的高度准复原?/span>
三、有哪些 表格识别Ҏ(gu)Q?/strong>
3.1 传统Ҏ(gu)
利用规则指导和图像处理技术，执行如下步骤以识别结构：
1. 应用腐蚀与膨胀法来细化和增强目标区域边界特征?/span>
2. 通过分析像素q通性，定q标记图像中的各个显著区域?/span>
3. 实施U段和直线拟合技术，_描绘出图像内的线性结构元素?/span>
4. 计算q些U性结构之间的交点Q以此构建可能的Ҏ(gu)或连接关pȝl?/span>
5. 合ƈ初步到的边界框Q猜框Q，q用合ƈ{略减少冗余q提高精度?/span>
6. Ҏ(gu)寸{选优化，剔除不符合预期大条件的候选区域，从而获得更为准的目标识别l?/span>
果?/span>
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| Java1234官方?5Q?/td> | 
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| Java1234官方?5Q?/td> | 838462530 |
苏公|安?32061202001004?/p>
