論文の概要: LDRNet: Enabling Real-time Document Localization on Mobile Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02136v3
- Date: Thu, 12 Oct 2023 13:55:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-16 04:43:32.900112
- Title: LDRNet: Enabling Real-time Document Localization on Mobile Devices
- Title（参考訳）: LDRNet: モバイルデバイス上でリアルタイムなドキュメントローカライズを実現する
- Authors: Han Wu, Holland Qian, Huaming Wu, Aad van Moorsel
- Abstract要約: モバイルデバイス上のIDV(ID Document Verification)技術は、現代のビジネスオペレーションにおいて広く普及している。
既存のAIベースのアプローチは、モバイルデバイスのリアルタイムで軽量な要求を満たすことはできない。
本稿では,モバイル端末向け文書ローカライズモデル LDRNet を提案し,リアルタイムに識別文書をローカライズする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.266200257522534
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While Identity Document Verification (IDV) technology on mobile devices
becomes ubiquitous in modern business operations, the risk of identity theft
and fraud is increasing. The identity document holder is normally required to
participate in an online video interview to circumvent impostors. However, the
current IDV process depends on an additional human workforce to support online
step-by-step guidance which is inefficient and expensive. The performance of
existing AI-based approaches cannot meet the real-time and lightweight demands
of mobile devices. In this paper, we address those challenges by designing an
edge intelligence-assisted approach for real-time IDV. Aiming at improving the
responsiveness of the IDV process, we propose a new document localization model
for mobile devices, LDRNet, to Localize the identity Document in Real-time. On
the basis of a lightweight backbone network, we build three prediction branches
for LDRNet, the corner points prediction, the line borders prediction and the
document classification. We design novel supplementary targets, the
equal-division points, and use a new loss function named Line Loss, to improve
the speed and accuracy of our approach. In addition to the IDV process, LDRNet
is an efficient and reliable document localization alternative for all kinds of
mobile applications. As a matter of proof, we compare the performance of LDRNet
with other popular approaches on localizing general document datasets. The
experimental results show that LDRNet runs at a speed up to 790 FPS which is
47x faster, while still achieving comparable Jaccard Index(JI) in single-model
and single-scale tests.
- Abstract（参考訳）: モバイル機器におけるIDV(ID Document Verification)技術は、現代のビジネスオペレーションにおいて普及しているが、ID盗難や詐欺のリスクが高まっている。
アイデンティティドキュメント保持者は、通常、インポスタを回避するためにオンラインビデオインタビューに参加する必要がある。
しかし、現在のIDVプロセスは、非効率で高価なオンラインステップバイステップガイダンスをサポートするために、追加の人的労働力に依存する。
既存のAIベースのアプローチのパフォーマンスは、モバイルデバイスのリアルタイムおよび軽量な要求を満たすことはできない。
本稿では,リアルタイムIDVのためのエッジインテリジェンス支援アプローチを設計することで,これらの課題に対処する。
本稿では,idvプロセスの応答性を向上させるために,モバイル機器用の新しい文書ローカライズモデルであるldrnetを提案する。
軽量なバックボーンネットワークに基づいて,ldrnet,コーナーポイント予測,ライン境界予測,ドキュメント分類のための3つの予測ブランチを構築した。
我々は,新たな補足的目標,等分割点を設計し,新しい損失関数Line Lossを用いて,アプローチの速度と精度を向上させる。
IDVプロセスに加えて、LDRNetはあらゆる種類のモバイルアプリケーションに対して効率的で信頼性の高いドキュメントローカライゼーションの代替手段である。
実証として、LDRNetと一般的な文書データセットのローカライズに関する一般的なアプローチを比較した。
実験の結果, LDRNetは最大790 FPSで47倍高速で動作し, シングルモデルおよびシングルスケールテストではJaccard Index(JI)に匹敵する性能を示した。
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