論文の概要: Real-time information retrieval from Identity cards
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12103v1
- Date: Thu, 26 Mar 2020 18:37:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-19 21:58:15.180239
- Title: Real-time information retrieval from Identity cards
- Title（参考訳）: idカードからのリアルタイム情報検索
- Authors: Niloofar Tavakolian, Azadeh Nazemi, Donal Fitzpatrick
- Abstract要約: 本稿では,識別カード(ID)の旅路における最先端手法を提案する。
実験の結果,従来の手法ではなく,EAST(Efficient and Accurate Scene Text)検出器やディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network,DNN)などの深層学習に基づく手法を顔検出に活用することが証明された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Information is frequently retrieved from valid personal ID cards by the
authorised organisation to address different purposes. The successful
information retrieval (IR) depends on the accuracy and timing process. A
process which necessitates a long time to respond is frustrating for both sides
in the exchange of data. This paper aims to propose a series of
state-of-the-art methods for the journey of an Identification card (ID) from
the scanning or capture phase to the point before Optical character recognition
(OCR). The key factors for this proposal are the accuracy and speed of the
process during the journey. The experimental results of this research prove
that utilising the methods based on deep learning, such as Efficient and
Accurate Scene Text (EAST) detector and Deep Neural Network (DNN) for face
detection, instead of traditional methods increase the efficiency considerably.
- Abstract（参考訳）: 情報はしばしば、認可された組織によって有効な個人IDカードから取得され、異なる目的に対処する。
成功情報検索(IR)は、精度とタイミングのプロセスに依存する。
データの交換において、応答に長時間を要するプロセスは、双方にとってフラストレーションとなる。
本稿では,識別カード(ID)を走査・キャプチャフェーズから光学文字認識(OCR)以前の点まで,一連の最先端手法を提案する。
この提案の鍵となる要素は、旅中のプロセスの正確性と速度である。
本研究の実験的結果は,従来の手法に代えて,EAST(Efficient and Accurate Scene Text)検出器やディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)などの深層学習に基づく手法を顔検出に活用することが証明された。
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