РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ДОКУМЕНТА (НА ПРИМЕРЕ ПАСПОРТОВ)

2025

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2025-136-1-393-401
Data confidence 85 high
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

В данной статье рассматриваются подходы к предварительной обработке данных, классификации документов, коррекции ориентации и детекции текстовых полей с использованием модели YOLO для извлечения метаданных из документов, удостоверяющих личность. Процесс начинается с предварительной обработки изображений [1], включая нормализацию и масштабирование для унификации входных данных, соответствующих требованиям моделей. Затем изображение передается в модель классификации документов, которая определяет, соответствует ли оно критериям искомого документа, выполняя функцию первого фильтра, предотвращающего обработку нежелательных изображений. Если изображение успешно проходит классификацию, модель ориентации корректирует его положение, обеспечивая правильную ориентацию текста для дальнейшей обработки. Модель YOLO используется для определения и локализации текстовых полей на изображении, включая заголовки, абзацы и другие важные сегменты, которые требуют распознавания.