우리는 Jinming Recognition이 완벽한 수평 및 수직선이 있는 테이블 그림을 Excel로 변환하는 것이 매우 간단하다는 것을 알고 있지만 테이블 라인이 불완전하거나 심지어 테이블 라인이 없는 경우 어떻게 해야 합니까? 이러한 사진을 식별할 때 일반적으로 다음 처리 방법 중 하나 이상을 사용합니다.
1. 레이아웃 분석 기반: Jinming 인식 시스템은 이미지에서 텍스트의 상대적인 위치와 배열을 분석하여 테이블의 구조를 추론할 수 있습니다. 레이아웃 기반 방법은 테이블의 행-열 구조를 인식하고 해당 테이블 셀에 텍스트를 매핑할 수 있습니다. 이 방식은 일반적으로 상대적으로 표준화된 테이블 구조와 가지런히 정렬된 수평 및 수직 열이 있는 그림에 적합합니다. 이 유형은 일반적으로 다루기가 더 쉽고 AI 교육 없이 더 정확한 인식을 완료할 수 있습니다.
2. 텍스트 기능 기반: Jinming 인식 시스템은 테이블 요소 주변의 텍스트 기능을 사용하여 테이블의 구조를 추론할 수 있습니다. 예를 들어, 행 또는 열의 모든 셀에 숫자 또는 날짜가 포함되어 있고 셀의 텍스트 특성이 유사한 경우 이 행 또는 열이 테이블의 행 또는 열이라고 유추할 수 있습니다.
3. 라인 기반 감지: Jinming 인식 시스템은 이미지 처리 기술을 사용하여 테이블의 라인을 감지할 수 있습니다. 표의 줄이 명확하지 않더라도 텍스트 주변의 직선 특징을 감지하여 표의 구조를 유추할 수 있습니다. 이 체계는 일반적으로 표 줄이 있는 대부분의 콘텐츠에 사용되지만 일부 그림이 부족합니다.
4. 기계 학습 기반: Jinming 인식 시스템은 교육 모델을 통해 선이 없는 테이블의 구조적 특징을 학습할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하여 시스템은 대량의 안감 양식 데이터를 분석하고 기능을 추출하고 모델을 구축한 다음 다른 안감 양식의 구조를 예측하고 식별할 수 있습니다. 이 솔루션은 복잡한 테이블 이미지를 식별할 수 있지만 프로세스가 더 복잡해지고 비용이 더 많이 들지만 효과는 비교적 좋습니다.
이러한 몇 가지 구성표에는 장단점이 있습니다. 사진의 스타일에 따라 다른 구성표를 사용할 수 있습니다. 일반적으로 더 나은 결과를 얻기 위해 조합하여 사용합니다.
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