Passport reader

演示：https：//passport-ear.netlify.app/

动机

为了不浪费时间填写需要护照数据的表格，请使用汽车为您做的挖掘机

堆

API：Python，FastApi，TensorFlow对象检测模型，Tessecta

网络：反应

手机：反应

它如何工作？

用户为护照主页拍摄了一张照片，该照片已加载在机器 - 科学模型（Tensorflow对象检测模型）的服务器上，识别护照字段（确定名称是名称和姓氏）和Tessect（OCR），然后读取这些字段并将其读为JSON。 （阅读准确性不是100％，特别是如果某些字段落在阴影或明亮的光线下）。既有Web应用程序，也有一个移动应用程序

准确性

大约100％读数（OCR）的字段（对象检测）的详细信息约为75％。它使某些字母感到困惑，无法识别一些字母。该字体非常解决（并非所有护照都用一种字体编写），阴影和灯光强烈解决

教学

机器模型在15,000条护照上研究