【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及人工智能(artificial intelligence，ai)，尤其涉及一种表格识别方法及其相关设备。
技术介绍
1、表格识别为图像处理中的一个重要环节，其目的是将图像形式的表格转换为文字形式的表格。当用户存在表格识别需求时，可通过ai技术中的神经网络模型对包含待识别表格的图像进行处理，以从该图像中提取出所需的表格，从而完成用户的表格识别需求。
2、在相关技术中，可将包含待识别的表格的目标图像输入至神经网络模型。那么，神经网络模型可先对目标图像进行初步的处理，从而得到目标图像的特征。接着，神经网络模型可对目标图像的特征做进一步的处理，从而输出表格的多个单元格以及多个单元格的位置信息。然后，可对目标图像进行识别，从而得到表格的多个文本以及多个文本的位置信息。最后，可基于单元格的位置信息以及文本的位置信息，将多个单元格以及多个文本进行匹配，从而得到所需的表格。
3、上述表格识别过程中，仅考虑了模型所输出的多个单元格的位置信息，所考虑的因素较为单一，一旦多个单元格的位置信息不够准确，进而无法正确完成多...
【技术保护点】
1.一种表格识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过目标模型对所述目标图像进行处理，得到所述表格的多个单元格包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述通过目标模型对所述目标图像进行处理，得到所述多个单元格的第一位置信息包括：
4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述通过目标模型对所述目标图像进行处理，得到所述多个单元格之间的多个分隔符的第二位置信息包括：
5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二位置信息，确定所...
【技术特征摘要】
1.一种表格识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过目标模型对所述目标图像进行处理，得到所述表格的多个单元格包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述通过目标模型对所述目标图像进行处理，得到所述多个单元格的第一位置信息包括：
4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述通过目标模型对所述目标图像进行处理，得到所述多个单元格之间的多个分隔符的第二位置信息包括：
5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二位置信息，确定所述多个单元格的第四位置信息包括：
6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一位置信息、所述第三位置信息以及所述第四位置信息，对所述多个单元格以及所述多个文本进行匹配，得到所述表格包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一匹配为中心匹配，所述第二匹配为匈牙利匹配。
8.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第二图像以及所述第三图像来源于同一张图像，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：裴玉龙，陶耀，唐莞辉，胡海林，王云鹤，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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