Using Image Processing and Optical Character Recognition to Recognise ID cards in the Online Process of Onboarding

2022

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist54437.2022.9945823
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

A broad range of computer vision studies have been conducted on the recognition of identity documents using mobile devices. A portfolio of techniques and algorithms for solving problems like face recognition, document detection and correction, text field recognition, and so on has been developed, and the lack of data sets has become a critical challenge. The electronic ID card has been commonly used to verify or recognize an individual since its discovery in 2011. Take note of several issues, such as high requirements for detecting the id-card field and challenges recognizing the data in the id-card. In this research, we realized an approach for identifying electronic ID cards using image detection and Optical Character Recognition (OCR). This paper provides a short outline of how banking institutions and other fintech companies utilize highly developed OCR tools to automate their processes, enhancing not just service quality, as well as the precision, speed, and protection of their transaction data. As an outcome of our image processing and OCR techniques, we can achieve 99 percent ID detection. This research was based on the interface of a mobile application, such as those owned by one of Kazakhstan's banks.