深度学习在图像中识别 Bates 编码与保密印章的应用
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2021-02-08 v1
摘要
在电子证据开示(eDiscovery)中,确保法律程序中生成的每一页均符合法院或政府机构的生产要求至关重要。生产中的错误可能对案件造成严重后果,使一方陷入不利地位。随着生成页数的持续增加,为保证文档生产的质量控制已耗费大量时间与精力。这在历史上一直是一个人工且繁琐的过程。本文展示了一种新颖的自动化生产质量控制应用,其利用基于深度学习的图像识别技术,从法律案件生产图像中提取 Bates 编码(Bates Number)与保密印章(Confidentiality Stamping)并验证其正确性。该方法的的有效性通过使用真实世界生产数据的实验得以验证。
引用
@article{arxiv.2102.02995,
title = {Application of Deep Learning in Recognizing Bates Numbers and Confidentiality Stamping from Images},
author = {Christian J. Mahoney and Katie Jensen and Fusheng Wei and Haozhen Zhao and Han Qin and Shi Ye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.02995},
year = {2021}
}
备注
2020 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)