Fugu-MT 論文翻訳(概要): MRZ code extraction from visa and passport documents using convolutional neural networks

論文の概要: MRZ code extraction from visa and passport documents using convolutional neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05489v2
Date: Tue, 20 Jul 2021 19:09:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-19 21:42:31.275510
Title: MRZ code extraction from visa and passport documents using convolutional neural networks
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたビザおよびパスポート文書からのMRZコード抽出
Authors: Yichuan Liu, Hailey James, Otkrist Gupta, Dan Raviv
Abstract要約: 本稿では,任意の方向と大きさのパスポートのデジタル画像から,機械可読ゾーン(MRZ)情報を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設計モデルを提案する。パスポートとビザのデータセット上で,100%MRZ検出率と98.36%の文字認識マクロf1スコアを達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.959844922120524
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Detecting and extracting information from Machine-Readable Zone (MRZ) on passports and visas is becoming increasingly important for verifying document authenticity. However, computer vision methods for performing similar tasks, such as optical character recognition (OCR), fail to extract the MRZ given digital images of passports with reasonable accuracy. We present a specially designed model based on convolutional neural networks that is able to successfully extract MRZ information from digital images of passports of arbitrary orientation and size. Our model achieved 100% MRZ detection rate and 98.36% character recognition macro-f1 score on a passport and visa dataset.
Abstract（参考訳）: パスポートやビザ上でのMRZ(Machine-Readable Zone)の情報の検出と抽出は,文書の真正性を検証する上でますます重要になっている。しかし、光学式文字認識(OCR)のような類似のタスクを行うコンピュータビジョン手法では、パスポートのデジタル画像からMRZを適切な精度で抽出することができない。本稿では、任意の向きと大きさのパスポートのデジタル画像からMRZ情報を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設計モデルを提案する。パスポートとビザデータセットで100%mrz検出率と98.36%文字認識マクロf1スコアを達成した。

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