Tóm tắt:
Trong thời buổi công nghệ thông tin hiện đại, tự động trích xuất thông tin từ giấy tờ tuỳ thân được áp dụng trong lĩnh vực ngân hàng, viễn thông, y tế, khách sạn,... Nghiên cứu này ứng dụng các kỹ thuật thị giác máy tính để xây dựng một hệ thống trích xuất thông tin từ giấy tờ tuỳ thân cho hệ thống định danh khách hàng điện tử. Ba bước chính: Nhận dạng giấy tờ, định vị thông tin và trích xuất thông tin. Đặc biệt, xác định thẻ thụt lề và thông tin định vị là được thực hiện bằng các kỹ thuật xử lý ảnh cơ bản để tăng tốc độ của toàn bộ hệ thống. Tại bước trích xuất thông tin, những thành tựu trong nhận dạng văn bản trên nền phức tạp sẽ được sử dụng để tăng độ chính xác. Sau khi phát triển và thử nghiệm, hệ thống đã đạt được độ chính xác tương đối cao. Độ chính xác của toàn hệ thống là trên 90%, kết quả này có thể được ứng dụng vào trong các hệ thống định danh điện tử của các ngân hàng, tổ chức tín dụng hiện nay.
Từ khóa: Thị giác máy tính; YOLOv4; trích xuất thông tin từ hình ảnh; nhận dạng ký tự quang học.
Sử dụng hệ thống định danh khách hàng điện tử giúp các đơn vị có thể nhanh chóng tiếp cận thông tin khách hàng (Ảnh minh họa: oceanbank.vn/)
Building a system to extract personal document infomation from Image for eKYC system Abstract: In this modern information technology era, automatically extracting information from identity documents is applied in bank, telecommunications, healthcare, hotels, and more. This paper uses of computer vision techniques to build a system which extracts information from identity documents for eKYC system. There are three main steps: Identifying identity documents, locating information and extracting information. In particular, identifying indentity cards and locating information are accomplished by basic image processing techniques to increase the speed of the entire system. At the information extraction step, the achievements in text recognition on complex background are used to increase accuracy. After development and experimentation, the system has achieved a relatively high degree of accuracy. The accuracy of the whole system is over 90%, thisresultcan be applied to the eKYC system of banks and credit institutions. Keywords: Computer Vision; YOLOv4; extract information from images; Optical Character Recognition |
Viên Thanh Nhã, Tiếp Sỹ Minh Phụng (Trường Đại học Thủy lợi - Phân hiệu miền Nam)
Nguyễn Hoàng Tú (Trung tâm Công nghệ thông tin, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội)
Đỗ Thị Kim Dung (Trường Đại học Phan Thiết)
Lê Đinh Phú Cường (Trường Đại học Yersin Đà Lạt)
(Nguồn: Tạp chí Khoa học và Công nghệ)
