文档智能分析与识别前沿:回顾与展望
文档分析与识别(简称文档识别)技术将各种非结构化文档数据(图像、联机笔迹)转化为结构化数据,便于计算机处理和理解,应用场景十分广阔.20世纪60年代以来,文档识别方法研究与应用受到广泛关注并取得巨大进展.得益于深度学习技术的发展和应用,文档识别的性能快速提升,相关技术在文档数字化、票据处理、笔迹录人、智能交通、文档检索与信息抽取等领域得到广泛应用.首先介绍文档识别的背景和技术范畴,回顾该领域发展历史,然后重点对深度学习方法兴起以来的研究进行综述,分析当前技术存在的不足,并建议未来值得重视的研究方向.研究现状综述部分,按文档分析与识别的几个主要技术环节(文档图像预处理、版面分析、场景文本检测、文本识别、结构化符号和图形识别、文档检索与信息抽取)分别进行介绍,简述传统方法研究的代表性工作,重点介绍深度学习方法研究的新进展.总体上,当前研究对象向深度、广度扩展,处理方法全面转向深度神经网络模型和深度学习方法,识别性能大幅提升且应用场景不断扩展.在现状分析基础上,指出当前技术在识别精度和可靠性、可解释性、学习能力和自适应性等方面还有明显不足.最后从提升性能、应用扩展、提升学习能力几个角度提出一些研究方向.从提升性能角度,研究问题包括文本识别可靠性、可解释性、全要素识别、长尾问题、多语言、复杂版面分割与理解、变形文档分析与识别等.应用扩展包括新应用(如机器人流程自动化(robotic process automation,RPA)、文字信息抄录、考古)和新技术问题(语义信息抽取、跨模态融合、面向应用的推理决策等)两方面.从提升学习能力角度,相关问题包括小样本学习、迁移学习、多任务学习、领域自适应、结构化预测、弱监督学习、自监督学习、开放集学习和跨模态学习等.
文档分析与识别、文档智能、版面分析、文本检测、文本识别、图形符号识别、语义信息抽取
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
2023-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共30页
2223-2252
