基于 CNN 模型从签证页印章中自动提取旅行模式
计算机视觉与模式识别
2022-03-04 v2
摘要
从签证页印章手动推断旅行模式是一项耗时的活动，并构成边境口岸旅客查验效率的重要瓶颈。尽管已努力将边境通行信息数字化并记录到数据库中，在世界上每个国家都纳入此类统一系统之前，基于印章的旅行模式推断仍将是一个问题。这可能需要数十年。我们提出了一种自动文档分析系统，处理扫描的签证页并自动从检测到的印章中提取旅行模式。该系统通过以下流程处理页面：签证页中的印章检测；通用印章国家与入境/出境识别；申根区印章国家与入境/出境识别；申根区印章日期提取。对于所提流程的每个阶段，我们构建神经网络模型并在真实与合成数据的混合上训练。我们将申根区印章检测以及日期、国家、入境/出境识别模型与图形用户界面集成到一个自动旅行模式提取工具的原型中。我们发现，通过将简单神经网络模型组合进所提流程，可以创建一个有用的工具，显著加快旅行模式提取。
引用
@article{arxiv.2112.00348,
title = {Automatic travel pattern extraction from visa page stamps using CNN models},
author = {Eimantas Ledinauskas and Julius Ruseckas and Julius Marozas and Kasparas Karlauskas and Justas Terentjevas and Augustas Mačijauskas and Alfonsas Juršėnas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.00348},
year = {2022}
}
备注
15 pages, 13 figures, 4 tables, submitted for peer review