面向文档验证的循环少样本模型
计算机视觉与模式识别
2024-10-04 v1 人工智能
摘要
通用身份证或旅行证件图像和视频验证系统尚未达到可被视为已解决问题的性能水平。包括低分辨率图像和视频以及缺乏足够训练数据的不足，都会严重影响其性能。当处理未见过的身份证或旅行证件类别时，这一任务尤为具有挑战性。本文通过提出一种基于循环的模型来检测少样本情境下的伪造文档，以解决此问题。循环体系结构使模型对文档分辨率变化更具鲁棒性。此外，少样本方法使模型即使针对未见过的文档类别也能取得良好性能。在 SIDTD 和 Findit 数据集上的初步结果表明，该模型在此任务方面表现良好。
引用
@article{arxiv.2410.02456,
title = {Recurrent Few-Shot model for Document Verification},
author = {Maxime Talarmain and Carlos Boned and Sanket Biswas and Oriol Ramos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.02456},
year = {2024}
}