Passport reader

데모 : https://passport-ear.netlify.app/

동기 부여

여권 데이터가 필요한 양식을 작성하는 데 시간을 낭비하지 않으려면 자동차를 사용하여 굴삭기를 사용하십시오.

스택

API : Python, Fastapi, Tensorflow Object Detection Model, Tessecta

웹 : 반응

모바일 : 반응 네이티브

어떻게 작동합니까?

사용자는 서버에로드 된 여권의 메인 페이지 사진을 서버에로드하여 기계 과학 모델 (Tensorflow Object Model)이 여권 필드를 인식하고 (이름이 이름과 성이라는 것을 결정) 및 Tessect (OCR)를 읽고이 필드를 읽고 JSON으로 읽는 것을 보냅니다. (일부 필드가 그림자 나 밝은 빛 아래에있는 경우 특히 읽기 정확도가 100%가 아닙니다). 웹 응용 프로그램과 모바일 응용 프로그램이 모두 있습니다.

정확성

약 100% 판독 (OCR)의 필드 (객체 감지)의 세부 사항 약 75%. 그것은 일부 편지를 혼란스럽게하고, 일부 편지를 인식하지 못합니다. 글꼴은 매우 해결되었습니다 (모든 여권이 하나의 글꼴로 작성된 것은 아닙니다) 그림자와 조명은 강하게 해결됩니다.

가르침

기계 모델은 15,000 여권에서 연구했습니다