随着信息技术的飞速发展，图像识别技术在各个领域得到了广泛应用。在合同管理领域，传统的合同识别提取方法存在效率低下、易出错等问题。为了解决这些问题，本文针对基于图像识别的合同识别提取技术创新研究进行了探讨。

一、合同识别提取技术现状

  1. 传统合同识别提取方法

（1）人工识别提取：人工识别提取方法主要依靠工作人员对合同内容的仔细阅读和手工提取。这种方法存在效率低下、耗时费力、容易出错等问题。

（2）光学字符识别（ocr）技术：ocr技术可以将纸质合同扫描成电子文档，并提取其中的文字信息。然而，ocr技术在识别复杂字体、表格和图片等方面存在局限性。


  1. 基于图像识别的合同识别提取技术

（1）深度学习技术：深度学习技术在图像识别领域取得了显著成果。基于深度学习的合同识别提取技术主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

（2）自然语言处理（NLP）技术：NLP技术可以对合同文本进行语义分析和信息提取。结合图像识别和NLP技术，可以实现合同信息的全面提取。

二、基于图像识别的合同识别提取技术创新研究

  1. 针对复杂字体的识别

（1）改进ocr技术：针对ocr技术在复杂字体识别方面的局限性，可以采用改进的ocr算法，如基于深度学习的ocr技术，提高识别准确率。

（2）字符分割技术：在合同图像中，字符分割是关键步骤。可以通过深度学习技术实现字符分割，提高识别准确率。


  1. 表格和图片的识别

（1）表格识别：针对合同中的表格信息，可以采用基于深度学习的表格识别技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

（2）图片识别：合同中的图片信息往往包含关键信息。可以通过目标检测技术，如YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector），实现图片的识别和定位。


  1. 合同文本的语义分析和信息提取

（1）NLP技术：结合NLP技术，对合同文本进行语义分析和信息提取。通过词性标注、命名实体识别等技术，提取合同中的关键信息。

（2）关系抽取：通过关系抽取技术，分析合同文本中各个实体之间的关系，进一步丰富合同信息。


  1. 合同信息的自动归档和存储

（1）自动归档：根据合同信息的特点，设计自动归档规则，实现合同信息的自动归档。

（2）存储优化：针对大量合同数据的存储问题，采用分布式存储和云存储技术，提高存储效率。

三、结论

基于图像识别的合同识别提取技术创新研究，旨在提高合同识别提取的准确率和效率。通过改进ocr技术、字符分割技术、表格和图片识别技术、NLP技术和关系抽取技术，实现合同信息的全面提取。此外，结合自动归档和存储技术，实现合同信息的智能化管理。这些技术创新为合同管理领域提供了有力支持，有助于提高企业运营效率，降低管理成本。