基于多任务学习的第二代身份证结构化信息提取研究
Research on Structured Information Extraction of Second Generation ID Cards Based on Multi-task Learning
邹宇 1周先春2
作者信息
- 1. 南京信息工程大学 南京 210044;江苏开放大学 南京 210036
- 2. 南京信息工程大学 南京 210044
- 折叠
摘要
论文设计和实现了一个端到端的身份证识别系统.该系统对传统的身份证识别流程进行了改进,采用多任务深度学习算法,将目标检测和结构化分析融合到同一深度网络中,然后对检测出的文字进行识别,最终输出身份证的结构化信息.实验结果表明,相较于传统身份证模板匹配方法,该方法在最终识别效果上得到了极大的提升,针对复杂场景下的身份证识别也取得了很好的效果.
Abstract
This paper designs and implements an end-to-end ID card recognition system.The system improves the traditional OCR recognition process,adopts a multi-task deep learning algorithm,integrates target detection and structural analysis into the same deep network,then recognizes the detected text,and finally outputs the structured information of the ID card.The experimen-tal results show that compared with the traditional ID card template matching method,this method greatly improves the final recogni-tion effect,and also achieves good results for ID card recognition in complex scenarios.
关键词
证卡识别/模板匹配/深度学习/目标检测Key words
card recognition/template matching/deep learning/object detection引用本文复制引用
基金项目
江苏省教育科学规划课题(十四五)(2021)(C-c/2021/03/30)
高等学校哲学社会科学研究一般项目(2022)(2022SJYB0852)
江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究项目(20KJB630009)
出版年
2024
国家科技期刊平台
NSTL
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