【技术实现步骤摘要】
本申请属于自然语言处理，涉及一种匹配方法，特别是涉及一种表格图片匹配方法、系统、介质及装置。
技术介绍
1、在实际应用场景中，经常需要比对两个表格图片的匹配程度。表格图片匹配主要指的是图片匹配的子任务，图片匹配其实就是图片检索。即：当用户输入一张图片，想要找到内容相近的图片时，通过图片匹配技术，找出内容相近的图片，返回给用户；再具体一点的应用的话，就是以图搜图。
2、随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（cnn）在图像识别领域的应用，表格图片的匹配技术已经得到了显著的改进。现有的算法可以较为准确地识别表格中的文字、线条和单元格结构，进而实现表格的自动化提取和匹配。这使得表格图片的匹配在诸多场景中得以应用，例如从扫描的文档或照片中提取表格数据，以及在不同表格之间进行信息比对和合并等。
3、目前，表格图片匹配方法的核心问题之一是匹配精度不够高。尽管深度学习算法在图像识别方面取得了长足进步，但面对复杂的表格结构和多变的图片质量，算法往往难以准确提取和匹配表格中的关键信息。特别是在表格中存在模糊、扭曲、重叠或格式不...
【技术保护点】
1.一种表格图片匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的表格图片匹配方法，其特征在于，基于VIT模型提取所述第一表格图片的第一视觉特征。
3.根据权利要求1所述的表格图片匹配方法，其特征在于，对所述第一表格图片进行特征提取，得到第一文本特征包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的表格图片匹配方法，其特征在于，对所述第一表格图片进行特征提取，得到第一标题特征包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的表格图片匹配方法，其特征在于，将所述第一标题特征作为K向量，将所述第一视觉特征作为V向量，将所述第一文本特...
【技术特征摘要】
1.一种表格图片匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的表格图片匹配方法，其特征在于，基于vit模型提取所述第一表格图片的第一视觉特征。
3.根据权利要求1所述的表格图片匹配方法，其特征在于，对所述第一表格图片进行特征提取，得到第一文本特征包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的表格图片匹配方法，其特征在于，对所述第一表格图片进行特征提取，得到第一标题特征包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的表格图片匹配方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘益东，孔欧，
申请(专利权)人：蜜度科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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