版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、PDF(Portabledocumentformat)是一種目前國際通用的電子文檔開放標準。這種文件格式與操作系統(tǒng)平臺無關,這一特點使它成為在Internet上進行電子文檔發(fā)行和數(shù)字化信息傳播的理想文檔格式。越來越多的電子圖書、產品說明、公司文件、網(wǎng)絡資料、電子郵件開始使用PDF格式文件,各國政府機關、企事業(yè)單位均大量采用該格式作為標準,進行信息發(fā)布、交換與存儲。
表格作為PDF電子文檔內容的重要組成部分,在實際工作和生活
2、中被復用和再編輯的頻率非常高,然而PDF表格具有的獨特結構,使得一些常用的表格操作難以完成。在PDF中表格只是基于視覺的,也就是說,在PDF文檔格式中并不存在表格格式,只存在一團團的文字和一些穿插其中的圖像線,用戶一般只能直觀地從顯示結果看到表格,而無法直接從文檔格式中獲取表格信息,人們稱這種表格為“文字流”表格,而對于它的識別稱為“基于文字流的表格識別”。傳統(tǒng)的基于圖像的表格識別技術雖然比較成熟,但是由于表格載體的巨大差異使得這些技術
3、難以運用到基于PDF文字流的表格識別之中。綜合以上因素,本文對基于PDF文字流的表格識別技術進行了研究,設計并實現(xiàn)了一套表格識別系統(tǒng)。
本文所研究并實現(xiàn)的是基于PDF文字流的表格識別系統(tǒng),該系統(tǒng)進行表格識別與重現(xiàn)的處理流程如下:首先,系統(tǒng)解析一個PDF文檔,從PDF內容流中分離出文本、圖像等原始信息;之后,系統(tǒng)建立文字流數(shù)據(jù)結構并保存文本對象信息,將PDF內容可視化;接著,用戶根據(jù)屏幕輸出內容框選待重現(xiàn)表格的所在區(qū)域;之后
4、,系統(tǒng)進行表格內容柵格化處理,即對所有文字流節(jié)點按照水平和垂直方向分別進行空間劃分,并將結果進行保存,形成概念上的待重現(xiàn)表格邊框結構;隨后,系統(tǒng)根據(jù)柵格化結果對表格內容進行歸位,即從柵格化后形成的概念表格結構中找到每個文字流節(jié)點所在表格單元位置,建立文字流節(jié)點間的相對關系,實現(xiàn)表格實體結構;最后,系統(tǒng)對實體結構進行一維序列化輸出,將結果保存成通用結構化編碼格式,如HTML等,這樣的結果可以進行網(wǎng)頁形式瀏覽,也可導出到OA軟件中進行可視化
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于FPGA的文字識別技術研究.pdf
- 基于圖像技術的表格結構識別研究.pdf
- 基于流特征的加密流量識別技術研究.pdf
- 視頻文字識別技術的研究及應用.pdf
- 多字體印刷蒙文字識別技術的研究.pdf
- 視頻圖像中文字識別技術的研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)流挖掘的流量識別技術研究.pdf
- 基于自然場景的圖像文字識別.pdf
- 基于神經(jīng)樹的英文字符識別技術研究.pdf
- 基于模型驅動的表格識別的研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)流挖掘技術的流量識別.pdf
- 表格識別預處理技術與表格字符提取算法的研究.pdf
- 基于視頻流的運動人體行為識別技術研究.pdf
- 基于流統(tǒng)計特性的應用協(xié)議識別技術研究.pdf
- 模式識別技術及其在文字識別領域的應用研究.pdf
- 基于分布式調度的視頻流文字識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf
- 基于深度學習的低質量文字識別研究.pdf
- 基于高階神經(jīng)網(wǎng)絡的文字識別算法研究.pdf
- 基于視頻流的人臉表情識別技術研究.pdf
- 基于深度學習的自然場景文字識別.pdf
評論
0/150
提交評論