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一种新的表格识别特征提取方法
标题：基于深度学习的新型表格识别特征提取方法
摘要：表格识别是计算机视觉领域的一个重要研究课题，本论文提出了一种基于深度学习的新型表格识别特征提取方法。该方法通过构建卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的模型，从未标注的表格图像中抽取出有价值的特征进行识别。实验结果表明，该方法在表格识别任务上取得了较好的准确率和鲁棒性。
1.引言
表格是人们在日常生活中经常遇到的数据结构形式，广泛用于商业、科研、教育等领域。目前，表格识别主要通过计算机视觉技术实现，但传统的方法存在识别准确率低、鲁棒性差等问题。因此，本论文提出了一种新的基于深度学习的表格识别特征提取方法，旨在提高表格识别任务的准确性和鲁棒性。
2.相关工作
表格识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，已经提出了许多方法。常用的方法包括基于图像处理的特征提取和基于机器学习的分类器等。然而，这些方法在处理复杂的表格结构时存在一定的局限性。为了解决这个问题，近年来深度学习技术被引入到表格识别中取得了一定的成果。例如，一些研究提出了基于卷积神经网络的表格识别方法，但这些方法主要关注表格的局部特征，忽略了表格整体结构的特征。
3.方法介绍
为了提取表格识别任务中的全局特征，本论文提出了一种基于深度学习的表格识别特征提取方法。该方法主要包括以下几个步骤：
3.1数据预处理
首先，将原始的表格图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等步骤，以便后续处理。
3.2模型构建
本方法采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的模型来提取表格的特征。CNN主要用于提取表格图像的局部特征，包括边缘、纹理等信息；RNN则用于捕捉表格的序列特征，包括行列之间的关系、单元格内的内容等信息。
3.3特征提取
通过训练好的模型，将表格图像输入到CNN中进行特征提取，得到一组局部特征。同时，将表格图像按照行分割，并将每一行的特征输入到RNN中，提取序列特征。最后，将局部特征和序列特征进行融合，得到最终的表格特征。
4.实验与结果分析
为了验证新方法的有效性，本论文在公开的表格识别数据集上进行了实验。结果表明，本方法在识别准确率和鲁棒性上较传统方法有显著提升。同时，通过对比实验分析了不同参数对表格识别效果的影响，并提出了相应的优化方案。
5.结论与展望
本论文提出了一种新的基于深度学习的表格识别特征提取方法，实验结果表明了该方法的有效性和鲁棒性。未来可以进一步研究如何提高表格识别的速度和处理大规模表格数据的能力，以满足实际应用的需求。
参考文献：
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