Fugu-MT 論文翻訳(概要): TableZa -- A classical Computer Vision approach to Tabular Extraction

論文の概要: TableZa -- A classical Computer Vision approach to Tabular Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09137v1
Date: Wed, 19 May 2021 13:55:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-20 15:57:23.496546
Title: TableZa -- A classical Computer Vision approach to Tabular Extraction
Title（参考訳）: TableZa - タブラル抽出のための古典的コンピュータビジョンアプローチ
Authors: Saumya Banthia, Anantha Sharma, Ravi Mangipudi
Abstract要約: 本稿では,文書理解の領域におけるタブラルデータ抽出のアプローチについて論じる。様々な文書でよく見られる多種多様なタブラル形式を考えると,コンピュータビジョンを用いた新しいアプローチについて論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Computer aided Tabular Data Extraction has always been a very challenging and error prone task because it demands both Spectral and Spatial Sanity of data. In this paper we discuss an approach for Tabular Data Extraction in the realm of document comprehension. Given the different kinds of the Tabular formats that are often found across various documents, we discuss a novel approach using Computer Vision for extraction of tabular data from images or vector pdf(s) converted to image(s).
Abstract（参考訳）: コンピュータ支援の表データ抽出は、データのスペクトルと空間的健全性の両方を必要とするため、常に非常に困難で誤りやすいタスクである。本稿では,文書理解の領域における語彙データ抽出のアプローチについて論じる。様々な文書でよく見られる多種多様なタブラル形式を考慮し,画像やベクトルpdf(s)から画像に変換された表データの抽出にComputer Visionを用いた新しいアプローチについて論じる。

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