大模型时代下智能文档处理核心技术大揭秘

随着人工智能技术的发展，智能图像处理成为了一种风靡全球的热门技术。智能图像处理可以帮助我们从大量的图像数据中提取最有价值的信息，为医疗、军事、安防等领域带来了重大的贡献。然而，图像处理的难点也随之而来，下面我们来简单介绍一下图像处理的难点以及解决方式的比对。

 首先，图像处理的难点在于如何从大量的图像数据中获取有价值的信息。图像数据通常包含大量的冗余信息，如何选择有意义的数据进行处理，是图像处理的难点之一。其次，图像处理还需要解决如何去除噪声和失真的问题，这是因为在图像传输和处理过程中，往往会引入一些噪声和失真，导致图像质量下降。最后，图像处理还需要解决如何处理大规模的图像数据的问题，因为现在的图像数据量越来越大，传统的图像处理方式已经无法满足需求。

针对这些难点，现在有一些解决方式正在被广泛采用。

 首先，深度学习技术被广泛应用于图像处理领域，可以通过训练模型来选择有价值的数据进行处理。

 其次，图像处理技术也在不断发展，例如先进的降噪和去失真技术，可以有效地处理图像数据。

 最后，分布式计算技术也被广泛应用于图像处理领域，可以处理大规模的图像数据，提高处理效率。

 总之，智能图像处理是一项复杂的技术，需要解决如何从大量的图像数据中提取有价值的信息、去除噪声和失真、处理大规模的图像数据等难点。然而，通过现代化的技术手段，如深度学习、降噪和去失真技术、分布式计算等，这些难题正在被逐步克服，智能图像处理技术得到了广泛的应用和发展。

一张图全览

来自合合信息的丁凯博士在论坛中提到，智能文档处理场景多样化，遇到的挑战也很多，我们用一张图先来概览一下。

文档图像分析与预处理

图像预处理的整体架构

 一张弯曲的图像文档想要处理成一张看着平整清晰的图像，可以处理方式为：图像输入–>文档提取–>手指去除–>形变校正–>图像增强，整体架构如图：

我们一起看一下经过上述步骤处理的效果展示，可以看到图像变得又清晰又平整：

核心技术点

切边增强：切边增强是指通过一系列的算法和技术将文档图像中的边缘清晰化，以便更好地识别文本和图像。常见的方法包括基于边缘检测的算法、基于卷积神经网络的算法等。

去除摩尔纹：摩尔纹是指在数字化图像中可能出现的一种干扰纹理，该干扰纹理会在图像处理过程中对文本和图像的识别造成影响。去除摩尔纹的方法包括基于滤波器的去噪算法、基于小波变换的算法等。

弯曲矫正：弯曲矫正是指对扫描文档图像中出现的弯曲和扭曲进行校正，以便更好地识别文本和图像。常见的方法包括基于图像处理技术的算法，如图像旋转、仿射变换等。

图片压缩：图片压缩是指将大尺寸的高清图片压缩成小尺寸的低分辨率图片，以便在存储和传输时节省空间和时间。常见的方法包括基于有损压缩的算法，如JPEG、PNG等。

PS检测：PS检测是指通过一系列的算法和技术，检测文档图像中是否存在Photoshop等图像编辑软件进行过处理的痕迹。常见的方法包括基于图像处理技术的算法，如图像分析、特征提取等。

应用场景

 了解了基本的技术点，我们一起看一下使用场景，在下列图像文档中我们看到的问题有：弯曲、阴影、摩尔纹等，经过文档图像质量增强处理，可以得到一个全新的图像文档，功能还是相当的强大的。畅想一下，如果我们有一些古籍出现了老旧磨损的情况，我们经过图像增强处理可以得到清晰图像文档，以此可以流传下去是多么美好的一件事情。

版面分析与还原

整体架构

 在一个复杂的有版面的图像处理时会涉及文字检测识别，版面元素检测识别，图层分离，排版布局等一系列深度学习模型，识别出各个模块之后还要糅合各个模块，并搭配文档渲染，最终才能生成用户可编辑的word或者excel。整体流程如下图：

核心技术点

版面分析与还原：版面分析与还原是指通过对文档图像进行分析，识别出其中的版面元素（如页眉、页脚、页码、标题等），并还原出原有的版面结构。该技术可以提高文档阅读体验和检索效率。常见的方法包括基于图像处理的算法，如边缘检测、形态学操作、分割等。

元素检测：元素检测是指通过一系列的算法和技术，对文档图像中的元素进行检测，包括文本、表格、图片、图形等。常见的方法包括基于深度学习的算法，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。

元素识别：元素识别是指对文档图像中检测出的元素进行识别，如对文本进行OCR识别、对表格进行结构化识别等。常见的方法包括基于机器学习的算法，如SVM、朴素贝叶斯等，以及基于深度学习的算法，如基于CNN的字符识别、基于RNN的序列识别等。

版面还原：版面还原是指将经过元素检测、元素识别等处理后的文档图像，还原成原有的版面结构。常见的方法包括基于版面分析的算法，如基于文档结构的版面还原、基于分块的版面还原等。同时，版面还原也可以结合文档排版的一些规则和要求，进行自动化的排版处理，以提高文档的整体美观度和可读性

应用场景

 在一个复杂版面中包含很多复杂的元素，包含：文本、印章、页眉、表格、骑缝章、二维码、条形码等。例如在识别发票信息时，我们除了要简单的识别文字外，还需要识别其中的印章等信息。识别了文档中的各个元素后，再对文档中版面进行排版布局，通过对视觉信息与流式布局间建立一组联系，最终获得一个与输入信息一致的段落布局。

AI安全

 AI安全指的是在应用人工智能技术时，考虑到安全问题，防止恶意攻击和数据泄露等风险。在智能文档处理中，AI安全主要包括数据隐私保护、篡改分类和篡改检测等方面的技术。

篡改分类：篡改分类是指对文档中的篡改行为进行分类，将篡改分为有害篡改和无害篡改两类。有害篡改指恶意篡改，如篡改文本内容、插入恶意代码等，而无害篡改指无意的篡改，如错别字更正、排版调整等。常见的方法包括基于机器学习的算法，如决策树、朴素贝叶斯等。

篡改检测：篡改检测是指对文档进行检测，判断文档是否被篡改。常见的方法包括基于图像特征的算法，如SIFT、SURF等，以及基于机器学习的算法，如支持向量机(SVM)、随机森林等。

合成检测：合成检测是指对文档进行检测，判断文档中是否存在合成图像。常见的方法包括基于图像特征的算法，如重心法、梯度法等，以及基于深度学习的算法，如基于卷积神经网络(CNN)的合成图像检测。

AI生成检测：AI生成检测是指对文档中的图像进行检测，判断图像是否是由人工智能生成的。常见的方法包括基于对抗生成网络(AGN)的检测方法，如基于对抗样本的检测方法、基于对抗损失的检测方法等。此外，也可以通过对生成图像的纹理、结构等特征进行分析，判断图像的真实性。

文档图像篡改检测

 随着电子设备和图像处理软件的普及，修改图片的门槛和成本变得越来越低。据悉，图像篡改分为“全局篡改”和“局部篡改”，全局篡改包括修改图片饱和度与对比度、增强颜色；局部篡改包括复制粘贴、拼接组合、擦除，例如卡证、票据的篡改，一般涉及图像上的部分字段、印章图案等，属于局部篡改。

 图像内容安全是AI安全的重点领域，如可对文本篡改痕迹进行精准检测，将为图像内容安全提供保障。针对这些篡改内容也有一套完整的系统架构:

大模型时代思考

 随着chatGpt和Gpt4的到来，大模型时代已悄悄走进我们的生活，看过GPT4发布会的朋友有没有被一个场景震惊到，主持人在笔记本上简单的画出了他对一个网站的需求，GPT就可以阅读手写文本快速生成网页。作为一名程序开发者，看到这个使用场景是无比的震惊，心想，真香啊，一个网站几分钟就生成好了，又看了看自己写的代码，心想：珍惜吧，能写代码的时光。

除此之外，GPT4还可以解释漫画：

以此来看，大模型识别中OCR模型的设计仍然很重要，同时也带来了一些机遇：

• 大模型仍有很多不足
• 要充分利用大模型特征表示和语言能力从而可以解决更多智能识别场景
• 不同任务的专用模型和学习算法仍大有可为。

总结

 随着人工智能技术的迅猛发展，智能文档处理成为了当前的一大热点。智能文档处理技术可以帮助用户更加高效地获取、管理和利用文档中的信息，提高了用户的工作效率和文档价值。同时，智能文档处理技术也为企业、政府等机构提供了更加智能、高效的文档处理解决方案。

 智能文档处理的契机在于，随着信息化时代的到来，文档数量和复杂度不断增加，传统的文档处理方法已经无法满足用户的需求。而人工智能技术的发展，为文档处理提供了更加高效、精准的解决方案，使得文档处理可以更好地适应信息化时代的需求。智能文档处理技术可以对文档进行自动化处理、智能化分析、人工智能应用等，实现了文档的自动化处理，从而提高了文档的使用价值和效率。

 大模型时代已经不仅仅局限于文档对文档的识别，还可以做到对图像进行解释。文档分析与识别快速进步，但仍有很大研究空间，同时给了我们一些新方向，如：语义信息提取，跨模态的融合，面向应用的推理决策等。