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J-GLOBAL ID：202202213803458632   整理番号：22A0894227

畳込みニューラルネットワークを用いたvisaとパスポート文書からのMRZコード抽出【JST・京大機械翻訳】

MRZ code extraction from visa and passport documents using convolutional neural networks

著者 (4件)： Liu Yichuan (Lendbuzz, Boston, MA, USA) ,  James Hailey (Lendbuzz, Boston, MA, USA) ,  Gupta Otkrist (Lendbuzz, Boston, MA, USA) ,  Raviv Dan (Lendbuzz, Boston, MA, USA)
資料名： International Journal on Document Analysis and Recognition  (International Journal on Document Analysis and Recognition)
巻： 25  号： 1  ページ： 29-39  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1122A  ISSN： 1433-2833  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パスポートとビジョン上の機械読取可能ゾーン(MRZ)からの情報の検出と抽出は,文書の信頼度を検証するためにますます重要になっている。しかし,光特性認識のような類似のタスクを行うためのコンピュータビジョン法は,合理的な精度でパスポートのディジタル画像からMRZを抽出することができない。任意の方位とサイズのパスポートのディジタル画像からMRZ情報を成功裡に抽出できる畳み込みニューラルネットワークに基づく特別に設計したモデルを示した。著者らのモデルは,パスポートと可視データセットに関して,100%のMRZ検出率と99.25%の文字認識マクロ-f1スコアを達成した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 光学的性質 ,  信頼度 ,  *ニューラルネットワーク ,  文字認識 ,  精度 ,  比率 ,  エンドツーエンド方式 ,  *ディジタル画像 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 物体検出 ,  検出率 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  パスポート , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： MRZ ,  畳込みニューラルネットワーク ,  オブジェクト検出 ,  OCR ,  エンドツーエンド認識

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  VISA ,  パスポート ,  文書