版面分析技术是一种从图像文档中提取结构化信息的关键技术。它通过计算机视觉和人工智能手段，自动识别和理解文档中的版面布局、文本、图像和表格等元素，为文档的数字化处理和信息提取提供了强有力的支持。
一、背景意义
1、数字化转型：随着数字化转型的加速，大量纸质文档需要被转换为数字格式，以便更好地存储、检索和分析。
2、信息提取需求：版面分析技术能够提高文档信息提取的准确性和效率，满足日益增长的自动化处理需求。
3、智能化发展：版面分析是实现文档智能化处理的基础，为后续的文本分析、数据挖掘等提供结构化输入。
二、技术原理
版面分析技术主要包括以下几个步骤：
1、图像预处理：包括去噪、二值化、旋转校正等，以提高后续处理的准确性。
2、版面布局分析：通过分析文档的整体结构，将页面划分为不同的区域或区块。
3、元素定位与分割：对每个区块内的元素进行定位和分割，以便进行后续的处理。
4、文本识别：将分割出的文本转换为可编辑的文本格式，实现OCR功能。
三.、应用和挑战
应用领域：
1、文档管理：自动分类、检索和索引文档。
2、信息安全：证件、票据的真伪鉴别和信息提取。
3、智能交通：交通标志、路标的识别和解析。
挑战：
1、复杂版面处理：处理复杂版面布局、多字体混合排版等问题。
2、识别准确性：提高识别的准确性和效率。
未来发展
技术进步：随着人工智能技术的发展，版面分析技术将更加精准和高效。
跨领域应用：版面分析技术将在更多领域得到应用，如医疗、法律、教育等。
智能化服务：版面分析技术将为智能化服务提供更多可能性，如智能文档审核、自动化报告生成等。
版面分析技术的发展依赖于大量的标注数据集，这些数据集提供了图像文档及其对应的版面布局标注信息。例如，PubLayNet数据集、CDLA数据集、TableBank数据集和D4LA数据集等，都是用于版面分析的标注数据集，它们包含了不同类别的文档图像和详细的版面布局标注，用于训练和测试版面分析模型。
数据集的标注质量对版面分析技术的发展至关重要。高质量的标注数据可以提高模型的准确性和鲁棒性。例如，PubLayNet数据集中的标注是通过自动生成的方式得到的，而DocLayNet则是由训练有素的专家手工注释，提供了布局分割的黄金标准。
数据集：PubLayNet
- 发布时间：2019-09
- 数据集内容：PubLayNet 是一个用于文档布局分析的数据集，通过自动匹配 XML 表示和 PubMed Central 上公开的超过 100 万篇 PDF 文章的内容。数据集的大小与已建立的计算机视觉数据集相当，包含超过 360,000 张文档图像，其中典型的文档布局元素被注释。
- 数据集地址：PubLayNet|文档分析数据集|计算机视觉数据集
数据集：CDLA
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更新时间：2024-05-08
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数据集内容：CDLA是一个面向中文文献类（论文）场景的中文文档版面分析数据集。该数据集包含5000张训练集和1000张验证集，分布在train和val目录下。数据集涵盖10个label，包括正文、标题、图片、图片标题、表格、表格标题、页眉、页脚、注释和公式。标注工具为labelme，标注格式与labelme一致，主要字段包括shapes、labels、points、shape_type、imagePath、imageHeight和imageWidth。数据集支持转换为COCO格式，方便进一步的数据处理和分析。
数据集：TableBank
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发布时间：2022-05-23
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数据集内容：为了解决对标准开放域表基准数据集的需求，作者提出了一种新颖的弱监督方法来自动创建 TableBank，该方法比现有的用于表分析的人工标记数据集大几个数量级。与传统的弱监督训练集不同，我们的方法不仅可以获得大规模的训练数据，而且可以获得高质量的训练数据。如今，网络上有大量的电子文档，例如 Microsoft Word (.docx) 和 Latex (.tex) 文件。这些在线文档本质上在其源代码中包含表格的标记标签。直观地说，可以通过在每个文档中使用标记语言添加边界框来操作这些源代码。对于 Word 文档，可以在标识每个表格的边界的地方修改内部 Office XML 代码。对于 Latex 文档，也可以在识别表格边界框的地方修改 tex 代码。通过这种方式，可以为商业文档、官方填写、研究论文等各种领域创建高质量的标记数据，这对于大规模的表格分析任务非常有利。 TableBank 数据集总共包含 417,234 个高质量标记表及其在各个领域的原始文档。
数据集：D4LA数据集
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创建时间：2023-08-16
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数据集内容：D4LA 文档版面分析数据集，包含12类文档工27类文档版面类型。
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数据集地址：D4LA-版面分析数据集
数据集：DocLayNet
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更新时间：2023-05-17
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数据集内容：DocLayNet是一个由IBM Research创建的大型人工标注数据集，专注于文档布局分析。该数据集包含80,863个独特的页面，涵盖6种文档类别，如财务报告、手册、科学文章、法律与规定、专利和政府招标。数据集提供页面级别的布局分割真实数据，使用边界框标注11种不同的类别标签。此外，数据集还包括多种语言，其中近95%的文档为英文，其余包括德文、法文和日文。数据集支持的任务包括对象检测、图像分割和令牌分类。
数据集：DocBank
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发布时间：2020-04
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数据集内容：DocBank是一个大规模的文档图像数据集，包含50万份文档图像，主要用于文档布局分析和信息提取任务。数据集中的文档类型多样，包括学术论文、法律文件、商业报告等。每份文档图像都标注了文本行、单词和字符的位置信息，适用于训练和评估文档理解模型。
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数据集地址：DocBank|文档分析数据集|机器学习数据集
数据集：PRImA Layout Analysis Dataset
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发布时间：2009-01
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数据集内容：PRImA Layout Analysis Dataset 是一个用于文档图像分析和布局分析的数据集。该数据集包含了大量扫描的文档图像，每个图像都带有详细的布局信息，如文本区域、图像区域、表格区域等。这些信息对于开发和评估文档分析算法非常有用。
数据集：FUNSD
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发布时间：2019-07
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数据集内容：FUNSD是由瑞士联邦理工学院信号处理实验室5创建的数据集，专注于噪声扫描文档中的表单理解。该数据集包含199个真实、全标注的扫描表单，这些表单在外观上具有广泛的变化，适用于文本检测、光学字符识别、空间布局分析和实体标注/链接等任务。数据集的创建过程采用自底向上的方法进行标注，确保了数据集在文档理解任务中的多样性和实用性。FUNSD数据集的应用领域主要集中在自动化信息提取和结构化，旨在解决从扫描文档中提取和理解信息的问题。
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数据集地址：FUNSD|文档理解数据集|信息提取数据集
