Application of Convolutional Neural Network for Optical Character Recognition Designed for Kazakhstan Identity Cards

2017

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icaict.2017.8686945
Достоверность данных 85 высокая
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

The paper describes simple model for printed character recognition designed for Kazakhstan identity cards. In our work we used Convolutional Neural Network for recognition of specific symbols such as digits, English and Kazakh alphabet letters. Proposed solution can be directly implemented as part of the text extraction for identity cards.