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J-GLOBAL ID：201802236582876129   整理番号：18A0444739

深層学習を用いたテーブル検出【Powered by NICT】

Table Detection Using Deep Learning

著者 (4件)： Gilani Azka ,  Qasim Shah Rukh ,  Malik Imran ,  Shafait Faisal
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAR  ページ： 771-776  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 表は構造化された方法で読者に重要な情報を示すために使用されているとしてテーブル検出は,多くの文書分析応用における重要なステップである。テーブルのレイアウトと符号の変化のため,困難な問題である。研究者は文書のレイアウト解析に基づく表検出のための多くの手法を提案している。これらの手法のほとんどは,レイアウト変動に対してロバストでない手操作特徴に依存しているために一般化できない。本論文では,テーブル検出のための深い学習に基づく手法を提案した。提案手法では,文書画像は最初に前処理した。これら画像は領域提案ネットワークとそれに続く表検出のための完全結合ニューラルネットワークに入力される。提案した方法は,文書,研究論文,雑誌を含むレイアウトを変化させた文書画像の高精度で動作する。大きなマージンを技術表検出システムの四次元立方体の状態を克服する一般公開されているUNLVデータセットに関する評価を行った。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 前処理 ,  *文書画像 ,  画像 ,  ネットワーク ,  四次元 ,  ニューラルネットワーク ,  ロバスト性 ,  構造形成
準シソーラス用語： 検知システム ,  高精度 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 深層学習