背景介绍&已有方法

文档分析是一种定量分析，对文档进行检查和解释，以便引出意义，获得理解并归纳出经验知识。

表格用于以结构化方式向读者呈现基本信息，是许多文档分析应用程序中的关键步骤。但由于表格的布局和设计不同，这导致表格识别是一个难题。研究人员已经提出了许多基于文档布局分析的表格检测技术：

• Costa e Silva提出使用隐式马尔科夫模型，将文本从PDF取出，并计算文段之间的距离作为特征向量。这个方法的缺点是：只适用于非光栅化PDF文档。
• Anh提出一个混合方法，系统将先对文档图片话进行分类文字与非文字区域的划分。基于上一步的划分，寻找表格的候选区域。但这种方法无法识别跨页表格并且无法用于扫描的文档。
• ...

大多数这些技术未能概括，因为它们依赖于手工设计的特征，这些特征对于布局变化不具有鲁棒性。

这一篇是2017年文档分析与识别国际会议(ICDAR)论文。来自巴基斯坦国立大学的Azka Gilani, Shah Rukh Qasim等人提出来的基于Faster-RCNN表格检测的方法。该方法在对不同排版的文档时，具有更强的鲁棒性和泛化。

1.网络架构

主要由两个模块组成：

• Image Transformation
• Faster R-CNN

1.1 图像变换(Image Transforamtion)

相比于直接用图像，他们认为对图像采用distance transform可以精确地计算出文字区域与空白区域之间的距离，以便之后可以准确地推测出表格所在的区域，也能在已有的Faster R-CNN模型更好地训练。

先分别对图片的三个通道进行不同的distance transform，再把三个通道的处理结果相加，得到模型的输入。

文档图片处理后的效果图

1.2 Faster-RCNN

Faster-RCNN架构图

如图所示，Faster-RCNN分为三大部分：

1. 共享的卷积层(shareable convolutional layers)，这篇paper用了5层的Zeiler and Fergus model（简称为ZF model）

2. 候选区域生成网络(Region Proposal Network)，这就是Faster R-CNN的最大优势，可以更快生成检测框。RPN从共享卷积层得到feature map后再做3*3的卷积，相当于每个点融合了周围8个点的空间信息，并且每一个滑动窗生成最多k=9个的anchors作为初始的检测框。
   之后，分为2条线：
   a) cls line：用Softmax判定foreground(含有检测目标)和background，在训练的时候排除掉了超越图像边界的anchor。
   b) reg line：采用SmoothL1Loss进行训练，计算对于anchors的bounding box regression偏移量，以获得精确的proposal。
   

最后的Proposals Layer则综合两条线的信息，筛选掉太小和超边界的候选框，将合格的proposals输出到下一个分类器中。

3. 对候选区域进行分类的网络(Classifier)
   这里接受了两个输入：Feature Maps和Proposals
   ROI Pooling的作用：
   a) 每个ROI从共享卷积层上摘取对应的特征
   b) Proposals提供的检测框大小尺寸不同，需要做对齐，转换为固定大小的供下一步全连接层使用。
   最后经过全连接层，获得两个输出: 检测框的四个坐标和分类结果

2. 模型训练

分类器训练样本：

• 正样本(positive example): 含有table的区域(table region)
• 负样本(negative example): background

因此，这个网络并不会在负样本上过多地进行表格搜索，下面是一些失败案例。

模型用了 Momentum Optimizer， 具体参数设置：

• Learning rate: 0.001
• Momentum: 0.9

3. 实验结果

下面是一些UNLV数据的检测结果，蓝色为ground truth，红色为模型检测区域。

作者认为ICDAR2013提出方法都不具备普遍性，因为不是数据驱动型的(data-driven)，并且高度依赖表格的排版和其他主观特征提取，所以并不和ICDAR2013中的方法进行比较。

• 蓝色框为ground truth
• 绿色框为模型检测区域
• 红色框为Abbyy Cloud OCR SDK检测结果
• 紫色框为Tesseract检测结果

4. 总结

结果表明，基于深度学习的系统对于表格检测的布局分析更稳定的，因为它不依赖于手工设计的特征。与由Google开发的Tesseract最先进的表格检测的相比，它可以提供更好的结果系统。未来，将会针对表格结构和表格内容提取进行深入研究。

Reference

• 论文链接：Table Detection using Deep Learning
• 数据集: UNLV dataset
• 部分图片及文字来源： 实例分割模型Mask R-CNN详解：从R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN再到Mask R-CNN ```