MIDV-2020：面向身份证件分析的综合基准数据集
计算机视觉与模式识别
2022-03-23 v1 数字图书馆
摘要
身份证件识别是文档分析的一个重要子领域，其处理如下任务：给定身份证件的照片、扫描件或视频帧，进行鲁棒文档检测、类型识别、文本字段识别，以及身份欺诈防范与文档真伪验证。近年来已发表大量相关研究，但此类研究的主要困难在于数据集稀缺，因该主题受安全要求的保护。现有少数身份证件数据集缺乏文档类型、采集条件或文档字段取值多样性的覆盖。此外，已发布的数据集通常仅针对文档识别问题的子集设计，而非面向复杂的身份证件分析。在本文中，我们提出一个名为 MIDV-2020 的数据集，其包含 1000 段视频片段、2000 张扫描图像和 1000 张照片，对应 1000 份独特的仿制身份证件，每份具有唯一文本字段取值与唯一人工生成人脸，并带有丰富标注。针对所提出的基准数据集，我们给出了文档定位与识别、文本字段识别及人脸检测等任务的基线。该数据集总计含 72409 张标注图像，在发表时为最大的具可变人工生成数据的公开身份证件数据集，我们相信其将对文档分析与识别领域的发展大有裨益。数据集可于 ftp://smartengines.com/midv-2020 与 http://l3i-share.univ-lr.fr 下载。
引用
@article{arxiv.2107.00396,
title = {MIDV-2020: A Comprehensive Benchmark Dataset for Identity Document Analysis},
author = {Konstantin Bulatov and Ekaterina Emelianova and Daniil Tropin and Natalya Skoryukina and Yulia Chernyshova and Alexander Sheshkus and Sergey Usilin and Zuheng Ming and Jean-Christophe Burie and Muhammad Muzzamil Luqman and Vladimir V. Arlazarov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.00396},
year = {2022}
}