Привет, Хабр! В предыдущих статьях мы уже рассказывали вам про то, как нам удалось превратить ввод паспортных данных на мобильных устройствах из рутины в простую и быструю процедуру. Следующим закономерным шагом мы превратили наш Smart PassportReader SDK в серверную компоненту, облегчив тем самым крупным финансовым организациям работу с документами в бэк-офисах. Наконец, проявив изобретательскую смекалку и инженерный подход, нам удалось разработать программно-аппаратный комплекс (забегая вперед, представим его название — Smart PassportBox), позволяющий оптимизировать работу фронт-офисов и СКУД-решения. Поэтому, если вам интересно сколько директоров, программистов, паяльников, лобзиков и отверток требуется для создания полноценного ПАК, добро пожаловать под кат.

Когда мы общаемся с нашими заказчиками, то, будучи специалистами в этой области, активно используем соответствующую терминологию, в частности слово «распознавание». При этом слушающая аудитория, воспитанная на Cuneiform и FineReader, часто вкладывает в этот термин именно задачу сопоставления вырезанного участка изображения некоторому числу (коду символа), которая в наши дни решается нейросетевым подходом и является далеко не первым этапом в задаче распознавания информации. В начале необходимо локализовать карточку на изображении, найти информационные поля, выполнить сегментацию на символы. Каждая перечисленная подзадача с формальной точки зрения является самостоятельной задачей распознавания. И если для обучения нейронных сетей существуют зарекомендовавшие себя подходы и инструменты, то в задачах ориентации и сегментации каждый раз требуется индивидуальный подход. Если вам интересно узнать про подходы, которые мы использовали при решении задачи распознавания банковской карточки, тогда добро пожаловать под кат!

Многие документы содержат защитные элементы, такие как голограммы, водяные знаки, гильош и т.д. В процессе сканирования таких документов возникает проблема — защитные элементы мешают системам распознавания (OCR). При разработке Smart PassportReader мы провели исследование, направленное на поиск и устранение подобных защитных элементов с изображений документов.



В нашей предыдущей статье по этой теме мы рассказали о первой половине решения задачи поиска — детектировании, т.е. определении наличия периодических элементов на изображении. Сегодня мы расскажем, как найти непосредственное положение периодических элементов на изображении, при условии, что детектирование прошло успешно: мы уверены, что элементы на изображении присутствуют. Вторая часть сильно зависит от первой, поэтому настоятельно рекомендуется сначала ознакомиться с первой, если вы этого еще не сделали.

Как и в прошлый раз, для этого будет использоваться преобразование Фурье.

На хабре уже есть множество статей, посвященных распознаванию образов методами обучения машин, таких как нейронные сети, машины опорных векторов, случайные деревья. Все они требуют значительного количества примеров для обучения и настройки параметров. Создание обучающей и тестовой баз изображений адекватного объема для них — весьма нетривиальная задача. Причем речь идет не о технических трудностях сбора и хранения миллиона изображений, а об извечной ситуации, когда на первом этапе разработки системы у вас есть полторы картинки. Кроме того, следует понимать, что состав обучающей базы может влиять на качество получающейся системы распознавания больше, чем все остальные факторы. Несмотря на это, в большинстве статей этот немаловажный этап разработки полностью опущен.

Если вам интересно узнать про все это — добро пожаловать под кат.

Некоторые из модулей распознавания документов, разработанных нашей компанией, в качестве первого этапа своей работы должны определять расположение объекта на поступающем изображении или в видеопотоке. Сегодняшняя статья посвящена одному из задействованных у нас подходов к решению этой задачи.

Постановка задачи

Для начала определим, какую информацию мы можем использовать в своих целях.
В приложениях достаточно жёстко заданы предполагаемые типы документов. Будем считать, что никто всерьёз не пытается распознать паспорт приложением для банковских карт или наоборот, а значит нам известны, как минимум, пропорции искомого объекта. Также заметим, что абсолютное большинство мобильных девайсов имеет камеры с фиксированным фокусным расстоянием.

Рис. 1 — Загранпаспорт РФ с MRZ-зоной (Источник изображения: en.wikipedia.org/wiki/Russian_passport)

Здравствуйте, сегодня мы хотим рассказать вам об особенностях задачи распознавания документов, удостоверяющих личность, с помощью мобильного телефона. В качестве примера мы рассмотрим задачу распознавания машинно-читаемых зон MRZ на изображениях и на кадрах видеопотока, полученных с камеры мобильного устройства.

Многие документы содержат защитные элементы, такие как голограммы, водяные знаки, гильош и т.д. В процессе сканирования таких документов возникает проблема — защитные элементы мешают системам распознавания (OCR). При разработке Smart PassportReader мы провели исследование, направленное на поиск и устранение подобных защитных элементов с изображений документов.

Рассмотрим пример паспорта гражданина РФ, на котором легко увидеть периодический голографический узор.



Если научиться находить подобные узоры, то появляется возможность использовать алгоритмы устранения защитных элементов не на всем изображении, а только в местах присутствия этих элементов, чтобы сохранить максимум полезной информации, поскольку такие алгоритмы часто ухудшают качество информативных участков изображения. Кроме того, системы распознавания могут использовать факт нахождения защитного элемента в областях символов для варьирования настроек или снижения уровня уверенности в результате.

В статье мы расскажем о методе определения наличия (детектирования) периодических шаблонов, использующем преобразование Фурье, который показал хорошие результаты в детектировании голографического узора на Российских паспортах.

Задача распознавания этикеток имеет большое практическое значение. Ведь ее решение может существенно упростить работу с товарами в магазинах, начиная от мерчандайзинга и заканчивая непосредственно продажей конечному покупателю. Однако, по причине слабой формализации самой задачи и большой вариативности потенциальных объектов распознавания, универсальной технологии распознавания этикеток в настоящее время не существует. А торговые предприятия, понимая высокую коммерческую ценность подобной автоматизации, используют различные обходные пути (например, приклеивают к товарам 1D- или 2D-штрихкоды).

Несмотря на это, задача распознавания ярлыков не перестает притягивать многие пытливые умы. Вот и мы захотели найти такую практическую задачу, которая решается с помощью технологии распознавания этикеток и при этом приносит общественную пользу. Ответ нашелся сам собой во время очередного поедания знаменитых шведских фрикаделек с брусничным соусом.

На сегодняшний день трудно найти человека, который хоть раз в жизни не сталкивался прямым или косвенным образом с распознаванием документов. Действительно, когда в мире для совершения любого сколь угодно серьезного дела необходима идентификация личности мы то и дело слышим «Можно ваш паспорт», чтобы очередной раз ввести ваши данные в компьютер с целью проверки разрешен ли вам вход, нет ли каких-либо неоплаченных долгов и так далее.