I. Giới thiệu
Nhu cầu trích xuất bảng từ hình ảnh tài liệu ngày càng trở nên cấp thiết trong bối cảnh chuyển đổi số. Hệ thống trích xuất bảng từ hình ảnh tài liệu trong khoa học máy tính không chỉ giúp tự động hóa quá trình thu thập thông tin mà còn cải thiện độ chính xác trong việc xử lý dữ liệu. Việc trích xuất bảng từ hình ảnh tài liệu đòi hỏi sự kết hợp của nhiều kỹ thuật, bao gồm xử lý hình ảnh, machine learning, và computer vision. Bài luận này tập trung vào việc phát triển một quy trình hoàn chỉnh cho việc trích xuất bảng từ hình ảnh tài liệu, nhằm giải quyết những thách thức trong việc nhận diện và phân loại bảng trong các tài liệu như hóa đơn, báo cáo tài chính và các biểu mẫu khác.
1.1. Tầm quan trọng của việc trích xuất bảng
Bảng là một trong những phương thức phổ biến nhất để tổ chức thông tin trong tài liệu. Việc trích xuất thông tin từ bảng giúp người đọc có thể so sánh và truy xuất thông tin nhanh chóng hơn. Tuy nhiên, do sự đa dạng và phức tạp của các kiểu bảng, việc chuyển đổi dữ liệu bảng từ hình ảnh tài liệu thành định dạng có thể đọc được bởi máy tính là một thách thức lớn. Điều này nhấn mạnh sự cần thiết của một công cụ trích xuất bảng hiệu quả, nhằm tối ưu hóa quy trình xử lý tài liệu và nâng cao hiệu quả trong các ứng dụng thực tiễn.
II. Hệ thống trích xuất bảng
Hệ thống trích xuất bảng được đề xuất trong bài luận này bao gồm nhiều bước quan trọng nhằm phát hiện, phân loại và trích xuất dữ liệu từ các vùng bảng trong hình ảnh tài liệu. Quy trình này không chỉ đơn thuần là nhận diện hình ảnh mà còn bao gồm việc xử lý hình ảnh và áp dụng các mô hình học sâu để cải thiện độ chính xác. Phân tích hình ảnh là bước đầu tiên, trong đó các mô hình như YOLO được sử dụng để phát hiện các vùng bảng trong hình ảnh. Sau đó, các vùng bảng được phân loại thành hai loại: bảng có viền và bảng không viền, nhằm phục vụ cho việc trích xuất thông tin từ các ô trong bảng.
2.1. Phát hiện vùng bảng
Quá trình phát hiện vùng bảng được thực hiện bằng cách áp dụng các kỹ thuật như convolutional neural networks (CNN). Mô hình YOLO được sử dụng để phát hiện bảng trong hình ảnh tài liệu, và các kỹ thuật xử lý hình ảnh như morphology và phân tích thành phần kết nối được áp dụng để tinh chỉnh kết quả phát hiện. Việc sử dụng các mô hình học sâu cho phép hệ thống nhận diện được các đặc điểm phức tạp của bảng, từ đó cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện.
2.2. Phân loại bảng
Sau khi phát hiện, các bảng được phân loại thành bảng có viền và bảng không viền. Việc phân loại này rất quan trọng vì nó ảnh hưởng đến cách thức trích xuất dữ liệu từ các ô trong bảng. Mô hình MobilenetV3 được áp dụng để phân loại các bảng đã phát hiện, giúp hệ thống có thể xử lý và trích xuất thông tin một cách hiệu quả. Kết quả của quá trình phân loại cũng được đánh giá thông qua các bộ dữ liệu công khai và riêng, nhằm đảm bảo tính chính xác và khả năng áp dụng trong thực tiễn.
III. Ứng dụng thực tiễn
Hệ thống trích xuất bảng từ hình ảnh tài liệu có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực như quản lý tài liệu, phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình văn phòng. Việc áp dụng công nghệ này giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong việc xử lý thông tin từ các tài liệu lớn. Hệ thống thông minh này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất công việc mà còn nâng cao độ chính xác trong việc thu thập và phân tích dữ liệu. Các ứng dụng trong môi trường công nghiệp cũng cho thấy rằng việc trích xuất bảng từ hình ảnh tài liệu có thể được tích hợp vào các quy trình làm việc hiện tại, từ đó cải thiện hiệu quả và giảm thiểu sai sót.
3.1. Tích hợp vào quy trình làm việc
Việc tích hợp hệ thống trích xuất bảng vào quy trình làm việc hiện tại có thể giúp các doanh nghiệp cải thiện quy trình xử lý tài liệu. Hệ thống có thể tự động nhận diện và trích xuất thông tin từ các tài liệu như hóa đơn, báo cáo tài chính, giúp giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết cho việc xử lý thủ công. Điều này không chỉ làm tăng hiệu quả công việc mà còn giúp giảm thiểu sai sót do con người gây ra.
