論文の概要: An Intelligent Hybrid Model for Identity Document Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04345v1
- Date: Mon, 7 Jun 2021 13:08:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-09 16:05:41.112427
- Title: An Intelligent Hybrid Model for Identity Document Classification
- Title（参考訳）: アイデンティティ文書分類のためのインテリジェントハイブリッドモデル
- Authors: Nouna Khandan
- Abstract要約: デジタル化は、生産性の向上、災害復旧、環境に優しいソリューションなどの機会とビジネスへの挑戦を提供する。
主な課題の1つは、顧客によって毎日アップロードされた多数のスキャンされたドキュメントを正確に分類することである。
画像分類の応用としてこの課題に対処する研究はほとんどない。
提案手法はPythonを用いて実装され、合成および実世界のデータセットで実験的に検証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Digitization, i.e., the process of converting information into a digital
format, may provide various opportunities (e.g., increase in productivity,
disaster recovery, and environmentally friendly solutions) and challenges for
businesses. In this context, one of the main challenges would be to accurately
classify numerous scanned documents uploaded every day by customers as usual
business processes. For example, processes in banking (e.g., applying for
loans) or the Government Registry of BDM (Births, Deaths, and Marriages)
applications may involve uploading several documents such as a driver's license
and passport. There are not many studies available to address the challenge as
an application of image classification. Although some studies are available
which used various methods, a more accurate model is still required. The
current study has proposed a robust fusion model to define the type of identity
documents accurately. The proposed approach is based on two different methods
in which images are classified based on their visual features and text
features. A novel model based on statistics and regression has been proposed to
calculate the confidence level for the feature-based classifier. A fuzzy-mean
fusion model has been proposed to combine the classifier results based on their
confidence score. The proposed approach has been implemented using Python and
experimentally validated on synthetic and real-world datasets. The performance
of the proposed model is evaluated using the Receiver Operating Characteristic
(ROC) curve analysis.
- Abstract（参考訳）: デジタル化(Digitization)、すなわち、情報をデジタル形式に変換するプロセスは、様々な機会(生産性の向上、災害復旧、環境に優しいソリューションなど)を提供し、ビジネスに挑戦する。
この文脈において、主な課題の1つは、顧客が毎日アップロードする多数のスキャンされたドキュメントを通常のビジネスプロセスとして正確に分類することである。
例えば、銀行(例えばローンの申請)やBDM(Births, Deaths, and Marriages)の政府登録簿(Government Registry of BDM)の申請では、運転免許証やパスポートなどの文書をアップロードすることがある。
画像分類の応用としてこの課題に対処する研究はほとんどない。
様々な手法を用いた研究もあるが、より正確なモデルが必要である。
本研究は,アイデンティティ文書の種類を正確に定義するための,堅牢な融合モデルを提案する。
提案手法は,画像の視覚的特徴とテキスト特徴に基づいて分類する2つの方法に基づいている。
特徴量に基づく分類器の信頼性レベルを計算するため,統計と回帰に基づく新しいモデルが提案されている。
ファジィ平均融合モデルを提案し,その信頼性スコアに基づいて分類結果を組み合わせた。
提案手法はPythonを用いて実装され、合成および実世界のデータセットで実験的に検証されている。
提案モデルの性能を受信者動作特性(ROC)曲線解析を用いて評価する。
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