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# Un corpus de tables de recensement historiques : publication, analyse et extraction de lignes

Guillaume Bernard, Casey Wall, Mickaël Coustaty, Antoine Doucet

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## To cite this version:

Guillaume Bernard, Casey Wall, Mickaël Coustaty, Antoine Doucet. Un corpus de tables de recensement historiques : publication, analyse et extraction de lignes. Symposium International Francophone sur l'Ecrit et le Document (SIFED 2023), Jun 2023, Paris, France. . hal-04113017

HAL Id: hal-04113017

https://hal.science/hal-04113017

Submitted on 1 Jun 2023

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# Un corpus de tables de recensement historiques
## Publication, analyse et extraction de lignes

Guillaume Bernard, Casey Wall, Mickaël Coustaty, Antoine Doucet
Laboratoire L3i, Université de La Rochelle

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## Contexte

* La **numérisation des contenus des archives** (bibliothèques, archives départementales, nationales) est un enjeu contemporain.

* Les **tables de recensement** peuvent être utilisés pour les **études démographiques** : diffusion de noms de famille en relation avec certains événements connus du passé. Par exemple, la Première Guerre Mondiale a mené à l'exode vers l'ouest de la France de population de Somme et de la Marne, entre autres.

* Des milliers de tables de recensement numérisées : ce sont des **images de documents manuscrits**. Pour 537 documents, il existe une **transcription complète**.

## Enjeux scientifiques

* **Reconnaissance de mise en page** : détection et extraction des constituants de la page : lignes de texte, en-têtes.

* **Extraction du texte manuscrit** : reconnaissance du texte de chaque ligne, avec des niveaux de dégradation variés.

* Utilisable pour **traiter des données en volume** : vitesse et coût énergétique.

## Jeu de données

doi 10.5281/zenodo.7840570

* Nous **diffusions** un échantillon de 250 documents, annotés pour la détection de mise en page.

* Répartis en 7 catégories (cf l'image en haut du document).

<table><thead><tr><td>Catégorie</td><td>Description</td><td>Ratio</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>Aucun dégât visible</td><td>59,6 %</td></tr><tr><td>2</td><td>Fortes dégradations</td><td>0.8 %</td></tr><tr><td>3</td><td>Variantes de C1 avec différents fonds.</td><td>29,6 %</td></tr><tr><td>4</td><td>Mise en page différente, fond clair.</td><td>3,6 %</td></tr><tr><td>5</td><td>Variante jaunie de C4.</td><td>3,6 %</td></tr><tr><td>6</td><td>En tête différents de C1</td><td>0,4 %</td></tr><tr><td>7</td><td>Ne suite pas la mise en page du document.</td><td>2,4 %</td></tr></tbody></table>

## Annotations

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<figure><img src="image_6.png" /></figure>

* En-tête de page

* Bas de page

* En-tête de tableau

* Ligne de texte

Image originale et annotation de ses différents composants

## Expériences : détection de lignes de texte

1. Comparaison de 3 méthodes: **U-Nets**, **Mask-RCNN** et **Transformers**.

2. Entraînement sur un jeu de données stratifié :

- train sur les catégories C1 et C2 pour évaluer la généralisation ;

- val sur un mélange de C1 à C7 ;

- test sur les documents les plus dégradés, un mélange de C1 à C7. Nous évaluons la capacité du modèle à détecter des lignes dans des documents fortement abimés ou inconnus.

3. Métriques d'IR de pixels (F1, Précision, Rappel) et d'objets (AP, AP[.5], AP[.75]).

4. Résultats comparables selon les modèles. TableTransformer a un meilleur FPS.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Mask-RCNN
(Masque par instance)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>TableTransformer
(Boîte par ligne)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

## Travaux et défis futurs

* Concevoir ou réutiliser une architecture de **transformer** pour réaliser en une seule passe la **reconnaissance de la mise en page** ET l'extraction du texte manuscrit.

* Fonctionner avec **un nombre réduit d'annotations** pour l'entraînement.

* **Jeu de données** sur Zenodo : https://doi.org/10.5281/zenodo.7840570

* Boillet, Mélodie, Christopher Kermorvant, et Thierry Paquet. 2022. « Robust Text Line Detection in Historical Documents: Learning and Evaluation Methods ». International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR) 25 (2): 95-114. https://doi.org/10.1007/s10032-022-00395-7.

* Droby, Ahmad, Berat Kurar Barakat, Reem Alaasam, Boraq Madi, Irina Rabaev, et Jihad El-Sana. 2022. « Text Line Extraction in Historical Documents Using Mask R-CNN ». Signals 3 (3): 535-49. https://doi.org/10.3390/signals3030032.

* Smock, Brandon, Rohith Pesala, et Robin Abraham. 2022. « PubTables-1M: Towards Comprehensive Table Extraction From Unstructured Documents ». In, 4634-42.