近年来，随着计算机技术的飞速发展，越来越多的研究者开始关注表格检测识别技术。表格检测识别技术是一种利用计算机自动处理表格的技术，它可以实现从文本中检测出表格，并进行识别和提取。这种技术有助于提高文本处理的效率，为计算机辅助知识发现和知识挖掘提供了支持。
对于广大强迫症患者来说，比较“可怕”的场景莫过于录入信息时对方发来一张张截图；更可怕的情况是截图是一张张表格；地狱级别的情况是表格不但数据海量，格式还多而复杂，使用简单的文字识别应用结果导出一页乱码，甚至出现单元格合并、跨行、跨列、文字重叠错位等情况......简直要逼“死”强迫症。 这时候就轮到强迫症福音——表格识别V3版本上场了。 表格识别V3是腾讯云AI在表格识别V2基础上针对多种难例场景推出的全新升级版本，相比表格识别V2，表格识别V3覆盖场景更加广泛，对表格难例场景的识别效果均优于表格识别V2。
在现实生活中，表格大小、种类与样式复杂多样，例如表格中存在不同的背景填充，不同的行列合并方法，不同的内容文本类型等，并且现有文档既包括现代的、电子的文档，也有历史的、扫描的手写文档，它们的文档样式、所处光照环境以及纹理等都有比较大的差异，表格识别一直是文档识别领域的研究难点。
是信息高度精炼集中，方便信息的检索和比较。表格被广泛用于表示结构和功能信息，它们出现在不同种类的文献中，包括报纸、研究论文和科学文件等。表格使读者能够快速地比较、分析和理解文件中出现的事实。表格识别的目的是获取图像中的表格并访问其数据，是文档分析与识别领域的一个重要分支。
曾几何时，微信聊天最怕对方发图： 电话多少，截图发你；快递单号多少，截图发你；地址多少，截图发你......，简直逼死强迫症。 好在有了文字识别（OCR）这类强大、方便的AI工具拯救，摁住图片，一键提取。 但是，如果“截图”是一张表格 （格式多，又复杂） 呢？ 手输是不可能手输的。 尽管也能识别出文本信息，但对于工作需转化为Excel格式的，其识别出的杂乱结果又得激起一众强迫症了。 01 工欲善其事必先利其器 事实上，除了日常表格识别需求， 在金融、医疗、物流、电商等行业，由
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。
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。
表格作为一种有效的数据组织与展现方法被广泛应用，也成为各类文档中常见的页面对象。随着文档数目的爆炸性增长，如何高效地从文档中找到表格并获取内容与结构信息即表格识别，成为了一个亟待解决的问题。ICDAR是一个专注于文档分析与识别问题的国际学术会议，已经连续多届设置了表格识别专题。在今年的ICDAR 2019会议上，有不少研究者在表格检测与结构识别等领域做出了新的贡献，使其有了新的进展。本课题组梳理了该会议中有关表格识别的16篇论文，总结该领域当前的研究进展与挑战。同时，值得注意的是，该会议也举办了关于表格检测与结构识别的比赛，我们对参赛队伍使用的方法与结果进行了一些讨论。
大数据文摘转载自微软研究院AI头条 近年来，各大企业和组织机构都在经历数字化转型。将文档转换成计算机所能识别的样态，是数字化转型的关键步骤，如何识别出图片中表格具体的结构与内容，并直接提取其中的数据和信息是学术界和工业界共同瞩目的焦点。然而，目前的表格识别算法多用于识别横平竖直的表格，对于全无边界和实线的表格、行列之间存在大片空白区域的表格等日常生活中常见的表格还没有较好的解决方案，对于拍摄角度倾斜而表格边框弯曲等情况更是束手无策。 今天我们将为大家介绍微软亚洲研究院在表格结构识别方向的最新进展，研究员们提
时隔数月之后PaddleOCR发版v2.2，又带着新功能和大家见面了。本次更新，为大家带来最新的版面分析与表格识别技术：PP-Structure。核心功能点如下：
文档比对技术是一种用于比较两份文档之间差异的先进技术。具备较大的技术难点和场景价值。下面将对其技术难点和使用场景进行详细探讨。
2. 表格线检测：检测出表格线段的坐标与交点坐标，传统算法基于图像特征进行计算，但是这种算法目前基本已经被抛弃，因为精度跟深度学习的通常差太多，而且只能检测有表格线的表格，还通常比较耗时。现在主流算法都是使用深度学习模型进行检测线段端点坐标，无线表格也能预测出哪里应该有线段，这是接下来要做的；
在表格识别领域，数据集规模一直是一个有待解决的问题。此前在表格识别或版面分析领域中，规模较大的数据集包括Marmot和ICDAR2017 POD竞赛数据集，也仅仅包含数千张文档页面图像而已，这对于数据驱动的深度学习方法来说是不够的，导致训练出的模型并没有有足够说服力的泛化能力和鲁棒性。所以在最近的工作中，也有不少学者针对表格识别领域发布了一些数据集，此次ICDAR2019会议中也不例外。
随着科技的不断发展，人工智能（AI）在各个领域都发挥着重要的作用。其中，文档智能（ Document AI ）在金融、医疗、教育、保险、能源、物流等多个行业均有不同类型的应用，为PDF文档处理带来了极大的便利和效率提升。
本章主要介绍文档分析技术的理论知识，包括背景介绍、算法分类和对应思路。通过本文学习，你可以掌握：1. 版面分析的分类和典型思想 2. 表格识别的分类和典型思想 3. 信息提取的分类和典型思想。
以前做nlp对长文本切分也略有些经验，通常就是先按段落进行切分，对于过长的段落文本，通常就是按模型（这里通常是embedding模型）能接受的输入长度，按句子的标点符号（如句号，感叹号，问号等）进行切分，切分后的片段要尽可能的长，但是不能超过模型的输入限制。另外，一些可以操作的技巧是，段落内的片段可以做一些重复，例如，段落内的多个片段，前一个片段的最后一句可以和后一个片段的第一句重复。
在4月份结束的 ICDAR2021 科学文献解析表格Table2HTML 赛道，平安财产保险视觉计算团队基于文本识别算法MASTER，提出了适用于表格识别的TableMASTER算法，并取得了该赛道的亚军。目前，作者团队基于开源工具箱mmocr，复现了该解决方案，代码已开源！
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
TableBank 开源地址：https://github.com/doc-analysis/TableBank
PaddleOCR下的PP-Structure一般用于文档图片的版面分析、表格识别等理解工作, 通俗些说就是自动帮助识别图片哪些部分是图片分组， 哪些是文字， 哪些是表格等, 且提取出里面的文字和图片内容。
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的totoralin。本文主要介绍基于深度学习的文档重建框架，通过文档校正、版面分析、字体识别和阅读排序将纸质文档智能转成可编辑的电子文档。相比较传统的OCR技术，更加完整地恢复出文档关键图表等内容，提高用户文档处理的效率。 1、相关背景 随着知识爆炸，借助纸质媒体、网络媒体等途径每天我们都在接触大量的信息。但是当我们发现某些信息是有启发性、有价值的，又苦于如何将这些信息沉淀下来。由于这些信息载体丰富多样，有的是纸质书有的是网页报道有的是PDF电子书，没有
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的yonke。本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。在各行各业的桌面办公场景中，Excel和WPS是电子表格的事实标准。我们经常遇到这种需求：将一个表格图片的内容导入Excel。 以前我们只能对着图片把内容一点点敲进excel，既低效又容易出错。近年来，在深度学习的加持下，OCR （Optical Character Recognition，光学
表格检测识别一般分为三个子任务：表格区域检测、表格结构识别和表格内容识别。本章将围绕这三个表格识别子任务，从传统方法、深度学习方法等方面，综述该领域国内国外的发展历史和最新进展，并提供几个先进的模型方法。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
背景 智慧金融在金融服务的业务流程中不断深入，金融行业数字化建设的过程除了面向外部客户的服务与销售外，行业内部的支持性系统也在随之升级。智能合规、智能运营广泛应用于企业内部财务管理系统、报销系统、核算系统以及审核系统等平台中，促使数据沉淀，加速流程效率，实现数字化建设闭环。 在智能运营覆盖的各个场景中，计算机视觉、自然语言处理、传统机器学习算法等人工智能技术充分应用。其中文字识别技术（OCR）作为计算机视觉的主要方向之一，其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化，在业务办理、风险控制、内部数
随着企业数字化进程不断加速，PDF转Word的功能、纸质文本的电子化存储、文件复原与二次编辑、信息检索等应用都有着强烈的企业需求。目前市面上已有一些软件，但普遍需要繁琐的安装注册操作，大多还存在额度限制。此外，最终转换效果也依赖于版面形态，无法做到针对性适配。
为什么需要提取文本图像中的表格区域？如果你做过OCR或者有一定了解，那么考虑这样一个场景：一张论文截图，有图有表还有公式，如果直接做OCR，首先纯文本区域应该是没问题的，对于表格区域如果你用的ocr接口效果不错那么应该可以识别出表格中的文字并且保留它们的相对位置，但是表格的结构肯定是被抛弃了的。虽然乍一看去没什么不对，但是没有线的表格是没有灵魂的。。。。
表格识别的研究主要涉及两个方面，一方面是对单元格内的文本进行识别，这一步通常是在确定单元格区域后，利用较为稳定的光学字符识别方法（OCR）来实现，这一方面不是表格识别研究的重点，不在此展开；另一方面是基于整个表格内容进行的表格分类、单元格分类、以及表格信息抽取等任务，这是当前表格识别研究的热门领域之一。下文会对表格信息抽取进行展开讲述。
每一个高校现在疫情防控政策已经成熟，再写一个疫情防控的等级汇总感觉完全没有必要，我的想法是在疫情防控现有的登记基础上，为学生返校提供便利。
从电子地图获取数据后常有坐标系转换的需要，比较常用的是采用未来交通实验室出品的坐标转换程序来完成，但是又要单独把坐标提取出来，又要粘贴在C盘，实在麻烦，所以就自己动手编了一个，坐标转换的代码来自网络，精度不高，调试后是大体能用的。既然重编，想着一步的到位，扩充了多种坐标转换场景，功能异常强大，谁用谁知道，啊哈哈哈哈哈。
小编从来都是雨露均沾，让mac系统的小伙伴酸了那么久，今天必须安排一个神器——OCR文字识别工具。
通过扫描或照片对文档进行数字化处理时，错误的设置或不良的条件可能会影响图像质量。在识别的情况下，这可能导致表结构损坏。某些图标的处理结果可能只是有轻微的瑕疵，甚至只是一些小孔，但是无法将其识别为连贯的系统。有时在创建在单元格时，表的某些侧面可能也没有线的存在。表和单元格类型多种多样，因此通常所提出的代码可能并不适合所有情况。尽管如此，如果我们能对提取的表格进行少量修改，大部分程序仍然可以使用。大多数表格识别算法是基于表格的结构。由于没有完整的边线会使一些单元格无法被识别，导致不良的识别率，因此我们需要想办法修复这些丢失的线段。
这些表格可以通过使用项目管理软件来自动生成和更新，也可以手动创建和更新。无论如何，它们都是监督项目进展和结果的重要工具，可以帮助项目团队及时发现问题和风险，并采取相应措施来确保项目按计划进行。
今天，小编为大家带来的教程是：如何在前嗅ForeSpider中抽取数据。主要内容包括：如何选择表单，如何采集列表/表格数据两大部分。具体内容如下：
今天跟大家分享怎么利用光学识别软件迅速将图片格式表格瞬间转化为Excel格式表格。 ▽ 前段时间一个已经工作的高中好哥们儿 突然跟我说他需要把好多张图片格式表格 从新整理成Excel格式表格 数据太多手动录入耗时费力 问我有没有什么简便方法或者好用的软件可以推荐 我立马想到了之前在网课里学的 一个特别好用的OCR（光学识别）软件 据说是同类光学识别软件里识别率最高的产品 是不是我不确定 但是亲自试用之后识别效果确实特别神奇 （具体识别效果需要看图片的清晰度和像素） 今天就分享给大家 泰比（ABBYY Fin
我感觉这个能极大提高工作效率，使用笔记本电脑的视频接口，接一个24寸以上的显示器，双屏显示的模式推荐用扩展模式。
随着企业数字化进程不断加速，PDF 转 Word 的功能、纸质文本的电子化存储、文件复原与二次编辑、信息检索等应用都有着强烈的企业需求。目前市面上已有一些软件，但普遍需要繁琐的安装注册操作，大多还存在额度限制。此外，最终转换效果也依赖于版面形态，无法做到针对性适配。针对社区开发者迫切的需求，飞桨社区开发者吴泓晋（GitHubID：whjdark）基于最新发布的PP-StructureV2智能文档分析系统，开发了一款PDF转Word软件，导入PDF文件可一键转换为可编辑Word，支持文字、表格、标题、图片的完整恢复，实现PDF编辑自由！
上一篇文章封装了request库用来发起http请求，然后获取了用户操作凭证access_token。上篇文章主要对百度AI文字识别接口最基础的通用文字以及手写文字图片进行了接入识别，本篇文章我们来接着看几个实用性比较强的文字识别接口。百度AI接口对接挺容易的，签名加密都没有涉及到。唯一的缺点就是接口文档写的不够完善，容易遇见坑。上篇文章只介绍了第一个实用性接口：身份证识别接口，我们当时只以正面照做了示例，该接口不支持图片url，而是需要将图片数据以BASE64编码。我们直接贴关键代码：
作者：不正经IO 公众号：不正经程序员 我们经常有识别文字的需求 比如看书时，我们想将书上的文字弄成电子的，发个朋友圈装一装 或者，需要将一些纸质文件上的文字转成电子的 如此种种 不知道你们平时用什
机器之心报道 编辑：张倩 「他们并不是照抄文本，而是剽窃想法。」 昨天，有人在 reddit 上发帖称，IBM 苏黎世研究中心剽窃了自己的论文，而且还被 CVPR 2022 接收了。 这位发帖者写道： 我叫 Xianbiao Qi，是一位有十多年研究经验的计算机视觉研究者。我写这个博客是为了投诉一个严重的案例：IBM 苏黎世研究中心的员工蓄意剽窃我们的论文。他们并不是照抄文本，而是剽窃想法。 Qi 提到的疑似被抄袭的论文题为「PingAn-VCGroup's Solution for ICDAR 2021
在日常工作中，为了保护数据免于被二次利用和为了在文件分发过程中，可以不受其他电脑因为软件版本不同等原因导致文件不能打开或打开格式版面大变形，将要分发的文件，无论是Excel、Word或PPT，转为pdf格式，是一个不错的主意。
1） 对表格图片应用深度学习进行图像分割，分割的目的是对表格线部分进行标注，分割类别是4类：横向的线，竖向的线，横向的不可见线，竖向的不可见线，类间并不互斥，也就是每个像素可能同时属于多种类别，这是因为线和线之间有交点，交点处的像素是同属多条线的。
PDF 已迅速成为跨各种平台共享和分发文档的首选格式，它作为一种数据来源，常见于公司的各种报告和报表中。为了能更好地分析、处理这些数据信息，我们需要检测和提取 PDF 中的数据，并将其转换为可用且有意义的格式。而数据提取的 PDF SDK，可以集成在应用程序或内部系统中，能更加有效地提高用户的工作效率，帮助用户做出更好的数据分析和运营决策。
什么是智能文档处理？针对文本数据处理尤其是纯文本，大家通常会想到使用自然语言处理（Natural language processing，NLP）技术来解决语义理解及分析处理工作。关于自然语言处理技术的研究有很长历史，针对不同层面文本处理和分析有很多技术点，常见技术例如分词与词性标注、命名实体识别、句法结构分析、文本分类、文本摘要等功能。
春季是繁忙的播种季，学生党迎来了开学季和紧张的研究生复试，职场人士也需要处理新签业务带来的大量不同类型的文件，比如合同、发票、档案等。这些文件在被拍照、扫描成电子文档的过程中，时常存在漏字、错位现象。究其原因，有个看似“冷门”却关键的技术点极大地影响了文字识别效果，这个技术便是“版面分析”。
第十四届视觉与学习青年学者研讨会(VALSE 2024)于5月5日-7日在山城重庆渝北区悦来国际会议中心举办。大会聚焦计算机视觉、模式识别、多媒体和机器学习等领域的国际前沿和热点方向。大会中，合合信息智能创新事业部研发总监常扬做了"文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用"专题汇报，主要讲解TextIn文档解析技术和高精度文本向量化模型的技术特征。下面为大家分享一下这次报告的主要内容。
2016年美国CrowdFlower公司从业内80位数据科学家那里得到的调查结果显示，他们平均花费在数据收集和整理上的时间占到整个数据分析过程的80%，而只有余下20%的时间才是真正用来分析数据的。 这就是我们通常所说的数据分析过程，其实有一大部分时间都用在了前期的数据的收集和整理上。那么收集和整理又为什么如此耗时呢？ 随着数字化和信息化的深入，目前的可用数据并非集中于一点，而是广泛分布在各种文件、电子表格、分布式数据库、数据湖和其他软件系统之中，数据科学研究者需要从各种渠道获取这些数据，过滤其中的有效
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