基于对比度特征深度学习的图像表格识别

作者：徐梁刚; 杨恒; 陈科羽; 刘威^*; 余江顺

来源：信息技术与信息化, 2021, (11): 237-241.

• 表格识别
• 对比度特征
• 深度学习
• 特征构建
• 单元格提取

在大数据飞速发展的今天,探索从图像中自动解译表格信息具有重要现实意义,基于此提出了一种基于对比度特征深度学习的图像表格识别方法。首先基于数学形态学的方法进行图像单元格提取,然后通过分析表格图像特征,构建对比度特征进行图像单元格增强,将增强图像作为深度学习模型的输入进行训练,模型通过ResNet-18网络进行前期特征提取,再通过文本定位和识别子模型输出识别结果,最后按顺序合并文本识别结果得到最终表格。通过开展具体实验,结果表明:提出的对比度特征深度学习方法表格识别效果较好,Precision、Recall和F1-Score精度指标值均在0.93以上。

• 单位
  贵州电网有限责任公司输电运行检修分公司