ICPR 大会是模式识别领域的顶级国际会议，已有50年历史，涵盖了打算机视觉、图标、声音、机器智能等多个领域。
大会吸引了来自环球56个国家和地区的科研职员和机构，包括科大讯飞、搜狗、深兰科技、美团视觉中央、印度理工学院Ropar研究院、布法罗大学等国内外的高校、企业和科研机构参与。

图表信息提取竞赛在本次大会中倍受瞩目，繁芜图表信息提取是人工智能领域内一个很新的研究领域，其目标是将各式各样的图表(见图1)自动的提取转化成原始的表格数据(见图2)，以利于做进一步的深入剖析和挖掘。
由于全体任务场景繁芜难度大，举办方将全体任务划分为6个子任务以及1个端到端任务，涵盖图表分类、图表文本识别、文本功能分类、轴剖析、图例剖析、图元素提取等。

图1 各种类型的图表数据举例

图2 图表信息提取任务终极结果可视化

合合科技干系卖力人表示，“端到端任务须要整合所有的技能，是最难，但也是最有实用代价的任务，是综合实力的表示。
我们所在的军队是唯一一支完成端到端任务的团队。
”

据理解，图表作为一种广泛利用的互换和展示工具，在很多运用处景具有广泛的商业运用代价，具有极大的社会意义。
但繁芜、多场景的图表识别与理解一贯是一个环球性技能难题。
合合信息利用自主研发的AI深度学习识别及打算机视觉等人工智能技能，提出了一系列领先的办理方案，并将这些方案落实到实际运用中。
（ 战钊）

来源： 光明网