ChatGPT的爆火让“大模型”技术进入了公众的视野。随着人工智能技术的飞速发展，作为图像图形技术的重要应用场景之一，文档图像智能处理逐步应用到医疗、教育等诸多领域，为各行各业提供更加高效、智能的文档管理和数据分析解决方案，大模型技术的崛起也为文档处理带来了新的机遇。
近日，以“图象图形·向未来”为主题的中国图象图形大会（CCIG 2023）在苏州召开。本届大会由中国科学技术协会指导，中国图象图形学学会主办，苏州科技大学承办。百余位国内外知名学者及企业技术专家，共话图像图形学术研究与技术创新趋势，共谋行业新发展。
大模型技术提升文字识别效率
(资料图片仅供参考)
中国科学院自动化研究所副所长刘成林认为，大模型与光学字符识别（OCR）技术的结合，能够对海量数据进行理解、处理。具体到实践层面，大模型技术还有可观的提升空间。从识别性能来说，大模型技术在场景文本、逻辑版面、文档问答等方面还有很多工作可以做。此外，大模型的可解释性、安全度十分重要，也需要研究者们进行更为深入的探讨。
北京大学教授邹月娴认为，在与文档图像处理技术密切相关的OCR领域中，专业化大规模的预训练模型是可行的。“大模型是一个大的趋势，对于小团队来说做工具是一个非常好的方法。”邹月娴说。
华为人工智能研究员廖明辉提到，企业作为文档图像处理的应用方，普遍面临一个挑战：当有众多API时，维护难度较高，急需一个垂直领域的通用的OCR大模型，能够覆盖所有的使用场景。廖明辉认为，OCR垂直领域的大模型在数据量方面，数据的数量不是最关键的，最关键的是数据的多样性。
除了引入大模型等新技术外，如何实现文档图像的智能分析与处理也面临诸多现实挑战。合合信息智能技术平台事业部副总经理、高级工程师丁凯丁凯认为，文档的多样性和复杂性是文档图像处理中的难点。文档类型和格式繁多，包括报告、合同、发票、证明、证件等。不同类型的文档有不同的格式和布局，例如文档中常常包含图片、表格、图形等各种图像，难以用统一的方法处理。
丁凯提到，文档图像中的弯曲、阴影、摩尔纹，字迹不清晰等问题对文档图像的识别与处理产生了影响。刘成林也表示：“过去我们只关注文字，现在文档中的图像也十分重要。但是，现有文档图像识别技术在识别精度和可靠性、可解释性、自适应性等方面还有明显不足，很多技术问题有待解决。”
值得关注的是，人工智能大模型的快速发展为文档分析与识别带来了机遇。该技术除了解决识别层次的遗留问题，在性能提升、应用拓展上也大有可为。合合信息通过ROI提取、干扰去除、形变矫正、图像恢复以及图像增强这一整体架构，对文档进行智能扫描与识别分析，将文档图像的弯曲矫正、摩尔纹去除，图像质量大幅提升。
除文档图像的通用场景外，合合信息对特定垂直场景下的图像也能进行预处理，针对手写板图片中出现的反光问题，通过算法模型对反光进行“擦除”。
据介绍，由于版面复杂多变、文本内容多样化等原因，文档被拍照、扫描成电子文档过程中时常出现漏字、错位，合合信息持续突破版面分析技术在版面分割、区域间的逻辑关系处理等方面的难题，通过智能文字识别、智能图像处理等核心技术，确定文档中的文字位置、字体、大小和排版方式等信息，实现版面的分析和还原。
文档篡改检测技术为视觉内容安全提供保障
目前，人工智能的合成技术导致伪造的多媒体信息在网络上泛滥成灾，文本图像显然是重灾区之一。针对资质证书、文案、聊天截图等文本图像的伪造被用于散播谣言、经济诈骗、编造虚假新闻，给个人、社会造成恶劣的负面影响。图像内容安全是人工智能安全的重点领域，如可对文本篡改痕迹进行精准检测，将为图像内容安全提供保障。
中国科学技术大学教授谢洪涛指出，随着基于深度学习的伪造与取证技术的出现，目前文本图像的真伪鉴定问题进入了攻防博弈阶段。“文本图像的篡改生成视觉质量高、字体风格统一、背景纹理协调、篡改字迹清晰，文本图像的篡改检测可以说是‘道高一尺、魔高一丈’，适应多种篡改方法、多域空间感知、区域文理区分、时间复杂度适中。”谢洪涛表示。
谢洪涛所在的课题组正在探索基于文本笔迹的文本图像生成，以及基于频域关系的局部纹理差异性建模，最终实现高质量的场景文本图像篡改生成、准确的场景文本图像篡改检测。相关研究可应用于文本图像的多个领域，例如文档图像、自然场景图像、票据图像等。
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