Udostępnij za pośrednictwem

Model dokumentu identyfikatora analizy dokumentów

  • Artykuł

Ta zawartość dotyczy:Znacznik wersja 4.0 (GA) | Poprzednie wersje: niebieski znacznik wyboru v3.1 (GA) v3.0 (GA) niebieski znacznik wyboru v2.1 (GA) niebieski znacznik wyboru

::: moniker-end

Ta zawartość dotyczy:Znacznik wersja 3.1 (GA) | Najnowsza wersja: wersja 4.0 (GA) | Poprzednie wersje:purpurowy znacznik wyboru niebieski znacznik wyboru v3.0niebieski znacznik wyboru v2.1

Ta zawartość dotyczy: Znacznik wersja 3.0 (GA) | Najnowsze wersje: purpurowy znacznik wyboru v4.0 (GA) purpurowy znacznik wyboruv3.1 | Poprzednia wersja: niebieski znacznik wyboru wersja 2.1

Ta zawartość dotyczy: Znacznik wersja 2.1 | Najnowsza wersja: niebieski znacznik wyboru wersja 4.0 (OGÓLNA)

Model dokumentów tożsamości analizy dokumentów (ID) łączy optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) z modelami uczenia głębokiego w celu analizowania i wyodrębniania kluczowych informacji z dokumentów tożsamości. Interfejs API analizuje dokumenty tożsamości (w tym następujące) i zwraca ustrukturyzowaną reprezentację danych JSON.

Region (Region) Typy dokumentów
Cały świat Książka paszportowa, karta paszportowa
Stany Zjednoczone Prawo jazdy, karty identyfikacyjnej, zezwolenia na pobyt (zielona karta), karty ubezpieczenia społecznego, identyfikatora wojskowego
Europa Prawo jazdy, karta identyfikacji, zezwolenie na pobyt
Indie Prawo jazdy, KARTA PAN, Aadhaar Card
Kanada Prawo jazdy, karta identyfikacji, zezwolenie na pobyt (karta maple)
Australia Licencja kierowcy, karta fotograficzna, identyfikator klucza (w tym wersja cyfrowa)

Analiza dokumentów może analizować i wyodrębniać informacje z dokumentów identyfikacyjnych wystawionych przez instytucje rządowe przy użyciu wstępnie utworzonego modelu identyfikatorów. Łączy nasze zaawansowane funkcje optycznego rozpoznawania znaków (OCR) z funkcjami rozpoznawania identyfikatorów, aby wyodrębnić kluczowe informacje z światowych paszportów i licencji kierowców USA (wszystkie 50 stanów i DC). Interfejs API identyfikatorów wyodrębnia kluczowe informacje z tych dokumentów tożsamości, takich jak imię, nazwisko, data urodzenia, numer dokumentu i inne. Ten interfejs API jest dostępny w usłudze Document Intelligence w wersji 2.1 jako usługi w chmurze.

Przetwarzanie dokumentów tożsamości

Przetwarzanie dokumentów tożsamości obejmuje wyodrębnianie danych z dokumentów tożsamości ręcznie lub przy użyciu technologii OCR. Przetwarzanie dokumentów identyfikatorów to ważny krok w każdej operacji biznesowej, która wymaga potwierdzenia tożsamości. Przykłady obejmują weryfikację klienta w bankach i innych instytucjach finansowych, wniosków hipotecznych, wizyt medycznych, przetwarzania roszczeń, branży hotelarskiej i nie tylko. Osoby fizyczne dostarczają pewne dowody tożsamości za pośrednictwem licencji, paszportów i innych podobnych dokumentów, aby firma mogła skutecznie je zweryfikować przed świadczeniem usług i świadczeń.

Przykładowa licencja kierowcy USA przetworzona w usłudze Document Intelligence Studio

Obraz przedstawiający przykładową licencję kierowcy.

Wyodrębnianie danych

Wstępnie utworzona usługa identyfikatorów wyodrębnia wartości kluczy z światowych paszportów i licencji kierowców USA i zwraca je w zorganizowanej ustrukturyzowanej odpowiedzi JSON.

Przykład licencji kierowcy

Przykładowa licencja kierowcy

Przykład usługi Passport

Przykładowy paszport

Opcje programowania

Analiza dokumentów w wersji 4.0: 2024-11-30 (GA) obsługuje następujące narzędzia, aplikacje i biblioteki:

Funkcja Zasoby Model ID
Model dokumentu identyfikatora • Document Intelligence Studio
• REST API
• C# SDK
• Python SDK• Java SDK
• JavaScript SDK
 prebuilt-idDocument

Narzędzie Document Intelligence w wersji 3.1 obsługuje następujące narzędzia, aplikacje i biblioteki:

Funkcja Zasoby Model ID
Model dokumentu identyfikatora • Document Intelligence Studio
• REST API
• C# SDK
• Python SDK• Java SDK
• JavaScript SDK
 prebuilt-idDocument

Narzędzie Document Intelligence w wersji 3.0 obsługuje następujące narzędzia, aplikacje i biblioteki:

Funkcja Zasoby Model ID
Model dokumentu identyfikatora • Document Intelligence Studio
• REST API
• C# SDK
• Python SDK• Java SDK
• JavaScript SDK
 prebuilt-idDocument

Narzędzie Document Intelligence w wersji 2.1 obsługuje następujące narzędzia, aplikacje i biblioteki:

Funkcja Zasoby
Model dokumentu identyfikatora • Narzędzie
 do etykietowania analizy dokumentów• Interfejs API
REST• Zestaw SDK
 biblioteki klienckiej• Kontener docker analizy dokumentów

Wymagania dotyczące danych wejściowych

  • Obsługiwane formaty plików:

    Model PDF Obraz:
    JPEG/JPG, , BMPPNG, , TIFFHEIF    		 Microsoft Office:
    Word (), Excel (XLSXDOCX), PowerPoint (PPTX), HTML
    Przeczytaj ✔ ✔ ✔
    Układ ✔ ✔ ✔
    Dokument ogólny ✔ ✔
    Wstępnie utworzona ✔ ✔
    Niestandardowe wyodrębnianie ✔ ✔
    Klasyfikacja niestandardowa ✔ ✔ ✔

  • Aby uzyskać najlepsze wyniki, podaj jedno jasne zdjęcie lub wysokiej jakości skanowanie na dokument.

  • W przypadku plików PDF i TIFF można przetworzyć maksymalnie 2000 stron (w przypadku subskrypcji warstwy Bezpłatna przetwarzane są tylko pierwsze dwie strony).

  • Rozmiar pliku do analizowania dokumentów wynosi 500 MB dla warstwy płatnej (S0) i 4 MB za bezpłatną (F0).

  • Wymiary obrazu muszą mieć od 50 pikseli x 50 pikseli do 10 000 pikseli x 10 000 pikseli.

  • Jeśli pliki PDF są zablokowane hasłem, przed ich przesłaniem usuń blokadę.

  • Minimalna wysokość tekstu do wyodrębnienia to 12 pikseli dla obrazu o rozmiarze 1024 x 768 pikseli. Ten wymiar odpowiada tekstowi 8 punktowemu na 150 kropek na cal (DPI).

  • W przypadku trenowania modelu niestandardowego maksymalna liczba stron dla danych szkoleniowych wynosi 500 dla niestandardowego modelu szablonu i 50 000 dla niestandardowego modelu neuronowego.

    • W przypadku trenowania niestandardowego modelu wyodrębniania łączny rozmiar danych treningowych wynosi 50 MB dla modelu szablonu i 1 GB dla modelu neuronowego.

    • W przypadku trenowania niestandardowego modelu klasyfikacji całkowity rozmiar danych treningowych wynosi 1 GB z maksymalnie 10 000 stron. W przypadku wersji 2024-11-30 (GA) całkowity rozmiar danych treningowych wynosi 2 GB z maksymalnie 10 000 stron.

  • Obsługiwane formaty plików: JPEG, PNG, PDF i TIFF.

  • Obsługiwana liczba stron dla plików PDF i TIFF: maksymalnie 2000 stron lub tylko dwie pierwsze strony dla subskrybentów warstwy bezpłatna.

  • Obsługiwany rozmiar pliku: mniej niż 50 MB ŁĄCZNIE; minimalna liczba pikseli: 50 x 50 pikseli; maksymalna liczba pikseli: 10 000 x 10 000 pikseli.

Wyodrębnianie danych modelu dokumentów identyfikatorów

Wyodrębnij dane, w tym nazwę, datę urodzenia i datę wygaśnięcia z dokumentów identyfikatorów. Potrzebne są następujące zasoby:

  • Subskrypcja platformy Azure — możesz utworzyć jedną bezpłatnie.

  • Wystąpienie analizy dokumentów w witrynie Azure Portal. Aby wypróbować usługę, możesz użyć bezpłatnej warstwy cenowej (F0). Po wdrożeniu zasobu wybierz pozycję Przejdź do zasobu , aby uzyskać klucz i punkt końcowy.

Zrzut ekranu przedstawiający klucze i lokalizację punktu końcowego w witrynie Azure Portal.

Uwaga

Program Document Intelligence Studio jest dostępny z interfejsami API w wersji 3.1 i 3.0 oraz nowszymi wersjami.

  1. Na stronie głównej programu Document Intelligence Studio wybierz pozycję Dokumenty tożsamości.

  2. Możesz przeanalizować przykładową fakturę lub przekazać własne pliki.

  3. Wybierz przycisk Run analysis (Uruchom analizę), a w razie potrzeby skonfiguruj opcje Analizuj:

    Zrzut ekranu przedstawiający przyciski Run analysis and Analyze (Uruchamianie analizy i analizowanie) w narzędziu Document Intelligence Studio.

    Wypróbuj narzędzie Document Intelligence Studio.

Narzędzie do etykietowania przykładowego analizy dokumentów

  1. Przejdź do narzędzia przykładowego analizy dokumentów.

  2. Na stronie głównej przykładowego narzędzia wybierz kafelek Użyj wstępnie utworzonego modelu, aby pobrać dane .

    Zrzut ekranu przedstawiający operację analizowania wyników w modelu układu.

  3. Wybierz typ formularza do przeanalizowania z menu rozwijanego.

  4. Wybierz adres URL pliku, który chcesz przeanalizować z poniższych opcji:

  5. W polu Źródło wybierz pozycję Adres URL z menu rozwijanego, wklej wybrany adres URL i wybierz przycisk Pobierz.

    Zrzut ekranu przedstawiający menu rozwijane lokalizacji źródłowej.

  6. W polu Punkt końcowy usługi Analizy dokumentów wklej punkt końcowy uzyskany w ramach subskrypcji analizy dokumentów.

  7. W polu klucza wklej klucz uzyskany z zasobu analizy dokumentów.

    Zrzut ekranu przedstawiający menu rozwijane wybierz typ dokumentu.

  8. Wybierz pozycję Uruchom analizę. Narzędzie do etykietowania przykładowego analizy dokumentów wywołuje interfejs API analizy wstępnie utworzonej i analizuje dokument.

  9. Wyświetl wyniki — zobacz wyodrębnione pary klucz-wartość, elementy wiersza, wyróżniony tekst wyodrębniony i wykryte tabele.

    Zrzut ekranu przedstawiający operację analizowania wyników przez model tożsamości.

  10. Pobierz plik wyjściowy JSON, aby wyświetlić szczegółowe wyniki.

    • Węzeł "readResults" zawiera każdy wiersz tekstu z odpowiednim umieszczeniem pola ograniczenia na stronie.
    • Węzeł "selectionMarks" pokazuje każdy znacznik zaznaczenia (pole wyboru, znacznik radiowy) i określa, czy jego stan jest zaznaczony , czy niezaznaczony.
    • Sekcja "pageResults" zawiera wyodrębnione tabele. Dla każdej tabeli analiza dokumentów wyodrębnia tekst, wiersz i indeks kolumn, zakres wierszy i kolumn, pole ograniczenia i nie tylko.
    • Pole "documentResults" zawiera informacje o parach klucz/wartość i informacje o elementach wiersza dla najbardziej odpowiednich części dokumentu.

Uwaga

Przykładowe narzędzie etykietowania nie obsługuje formatu pliku BMP. Jest to ograniczenie narzędzia, a nie usługi analizy dokumentów.

Wyodrębnianie pól

Aby uzyskać informacje o obsługiwanych polach wyodrębniania dokumentów, zobacz stronę schematu modelu dokumentów identyfikatorów w naszym przykładowym repozytorium GitHub.

Obsługiwane typy dokumentu

Model dokumentu ID obsługuje obecnie amerykańskie licencje kierowców i stronę biograficzną z międzynarodowych paszportów (z wyłączeniem wiz i innych dokumentów podróży) wyodrębniania.

Wyodrębnione pola

Nazwisko Pisz Opis Wartość
Country kraj Kod kraju zgodny ze standardem ISO 3166 "USA"
DateOfBirth data DOB w formacie RRRR-MM-DD "1980-01-01"
DateOfExpiration data Data wygaśnięcia w formacie RRRR-MM-DD "2019-05-05"
Numer dokumentu string Odpowiedni numer paszportu, numer licencji kierowcy itp. "340020013"
FirstName string Wyodrębnione imię i środkowe inicjały, jeśli ma to zastosowanie "JENNIFER"
LastName string Wyodrębnione nazwisko "BROOKS"
Narodowość kraj Kod kraju zgodny ze standardem ISO 3166 "USA"
Płeć płeć Możliwe wyodrębnione wartości obejmują "M" "F" "X" „F”
MachineReadableZone obiekt Wyodrębniony paszport MRZ zawierający dwa wiersze z 44 znakami "P<USABROOKS<<JENNIFER<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< 3400200135USA8001014F1905054710000307 715816<"
DocumentType string Typ dokumentu, na przykład Paszport, Licencja kierowcy "paszport"
Adres string Wyodrębniony adres (tylko prawo jazdy) "123 STREET ADDRESS YOUR CITY WA 99999-1234"
Region (Region) string Wyodrębniony region, stan, prowincja itp. (tylko prawo jazdy) "Waszyngton"

Przewodnik migracji

  • Postępuj zgodnie z naszym przewodnikiem migracji do analizy dokumentów w wersji 3.1, aby dowiedzieć się, jak używać wersji 3.0 w aplikacjach i przepływach pracy.

Następne kroki