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大模型（LLMs）RAG 版面分析——表格识别方法篇 PDF 下载
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 主要内容：
一、为什么需要识别表格？
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、行列合并方法的多样性以及
内容文本类型的不一致性等。同时，现有的文档资料不仅涵盖了现代电子文档，也包括历史的手写
扫描文档，这些文档在样式设计、光照条件以及纹理特性等方面存在显著差异。因此，表格识别一
直是文档识别领域的重大挑战。下图所示为一个示例：
二、介绍一下 表格识别 任务？
表格识别包括表格检测和表格结构识别两个子任务。
表格识别过程可细分为两个关键步骤：
• 表格定位（Table Localization）：此阶段涉及识别并划定表格的整体边界，采用的技术手段包
括但不限于目标检测算法，如YOLO、Faster RCNN或Mask RCNN，甚至有时借助生成对抗网
络（GAN）来精确勾勒出表格的外在轮廓。
• 表格元素解析与结构重建（Table Element Parsing and Structure Reconstruction）：
• 表格单元格划分（Cell Detection）：这一子任务着重于识别和区分表格内部的各个单
元格，不论它们是由连续线条完全包围还是部分包围，抑或是无明显线条分隔。
• 表格结构理解（Table Structure Understanding）：在此环节中，系统深入分析表格区
域以提取其中的数据内容及其内在逻辑关系，明确行与列的分布规律以及单元格之间的
层次关联，最终实现对表格原始结构的高度准确复原。
三、有哪些 表格识别方法？
3.1 传统方法
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. 应用腐蚀与膨胀算法来细化和增强目标区域边界特征。
2. 通过分析像素连通性，确定并标记图像中的各个显著区域。
3. 实施线段检测和直线拟合技术，精确描绘出图像内的线性结构元素。
4. 计算这些线性结构之间的交点，以此构建可能的边框或连接关系网络。
5. 合并初步检测到的边界框（猜测框），运用智能合并策略减少冗余并提高精度。
6. 根据尺寸筛选优化，剔除不符合预期大小条件的候选区域，从而获得更为准确的目标识别结
果。
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