【摘 要】
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信息时代，大量的电子文档产生，文档内容分析的需求日益增长。电子文档的快速高效分析处理是一个亟待关注的研究方向。数字图书馆及文档商业应用公司中电子文档内容分析是十分重要的研究任务。文档内容分析可以省去重复高强度的人力作业。
文档内容分析主要是文档页面内容的检测与识别，文档表格中含有大量的具有位置逻辑关联性的信息，表格检测技术是文档页面分析的前提。文档页面目标对象包括表格、图、公式和文本等。表格检测是文档分析中的非文本内容检测的重要任务。精准的表格检测结果为后续表格内容的识别及文档页面目标检测与识别
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信息时代，大量的电子文档产生，文档内容分析的需求日益增长。电子文档的快速高效分析处理是一个亟待关注的研究方向。数字图书馆及文档商业应用公司中电子文档内容分析是十分重要的研究任务。文档内容分析可以省去重复高强度的人力作业。
文档内容分析主要是文档页面内容的检测与识别，文档表格中含有大量的具有位置逻辑关联性的信息，表格检测技术是文档页面分析的前提。文档页面目标对象包括表格、图、公式和文本等。表格检测是文档分析中的非文本内容检测的重要任务。精准的表格检测结果为后续表格内容的识别及文档页面目标检测与识别提供了技术保障。
近年来采用深度学习算法对电子文档页面中的表格检测得到了了学者专家们的广泛关注。另外，也有一些研究学者将数字图像处理与深度学习相结合，对文档中的表格、图、公式等页面目标进行检测分析。
本文提出了一种基于FasterR-CNN的文档图像表格检测方法。采用ICDAR2017CompetitiononPageObjectDetection(POD)数据集作为目标评估与参照数据集。通过适合检测目标的技术模块组合来改进方法性能。本文采用了目标检测领域的一些新成果，如GA-RPN,IoU-BalancedSampling和focalloss等。本文方法采FasterR-CNN模型参数包括resize尺度和NMS阈值，根据试验进行了调整。该方法测试速度达到11task/s，在计算中加入图和公式的标注数据，表格的检测精度和召回率分别达到了0.915和0.918。试验结果表明该方法表格检测简单有效。
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