首页|基于多任务学习的第二代身份证结构化信息提取研究

基于多任务学习的第二代身份证结构化信息提取研究

扫码查看
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。
Research on Structured Information Extraction of Second Generation ID Cards Based on Multi-task Learning
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.

card recognitiontemplate matchingdeep learningobject detection

邹宇、周先春

展开 >

南京信息工程大学 南京 210044

江苏开放大学 南京 210036

证卡识别 模板匹配 深度学习 目标检测

江苏省教育科学规划课题(十四五)(2021)高等学校哲学社会科学研究一般项目(2022)江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究项目

C-c/2021/03/302022SJYB085220KJB630009

2024

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子:0.355
ISSN:1672-9722
年,卷(期):2024.52(3)
  • 20