BaoVe_BTL_XuLyAnh

HỌC PHẦN “ NHẬN DẠNG VÀ XỬ LÝ ẢNH” ĐỀ TÀI XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH NHẬN DẠNG SỐ CHỨNG MINH NHÂN DÂN TỪ ẢNH CHỤP THẺ CHỨNG MINH THƯ NHÂN DÂN GVH D: Nguy ê n H ữ u Tuân SINH VIÊN THỰC HIỆN: ĐINH VĂN KHOA - 78479 GIỚI THIỆU BÀI TOÁN Định danh điện tử, ekyc HƯỚNG XỬ LÝ Detect góc chứng minh thư Căn chỉnh chứng minh thư Detect vùng chữ có chứng minh thư OCR Nhận diện vùng chưa text MÔI TRƯỜNG VÀ CÁC CÔNG CỤ HỖ TRỢ THỰC HIỆN CHO BÀI TỐN • Ngơn ngữ lập trình python • Thư viện OpenCV • Tool LabelImage • API TensorFlow DETECT GĨC CHỨNG MINH THƯ TensorFlow API • • • • Bước 1: Chuẩn bị liệu cho việc huấn luyện Bước 2: Training mô hình Bước 3: Lưu mơ hình Bước 4: Kiểm thử mơ hình KẾT QUẢ Ảnh gốc Ảnh phát góc CĂN CHỈNH ẢNH CHỨNG MINH THƯ Xoay Cắt • Xác định tọa độ trung tâm bounding box box góc • Dựa vào dictionary của bước nội suy góc bị thiếu ( Trường hợp bị thiếu box góc ) • Xoay ảnh thẳng lại • Căn chỉnh ảnh chứng minh thư dựa theo kích thước thực tế tọa độ trung tâm bounding box góc chứng minh KẾT QUẢ Ảnh gốc Ảnh xử lý DETECT VÙNG CHỨA CHỮ TRONG ẢNH CHỨNG MINH TensorFlow API • • • • Bước 1: Chuẩn bị liệu cho việc huấn luyện (LabelImage ) Bước 2: Training mơ hình Bước 3: Lưu mơ hình Bước 4: Kiểm thử mơ hình KẾT QUẢ Ảnh gốc Ảnh phát góc ÁP DỤNG THUẬT TỐN NON-MAX SUPPRESSION TRIỆT TIÊU BOUNDING BOX OVERLAP Ảnh trước dùng NMS Ảnh sau dung NMS OCR – NHẬN DẠNG VÙNG CHƯA TEXT Sử dụng kiến trúc Transformer => Kết sau: Id: Name: Birth: Home: Address: ĐÁNH GIÁ CHƯƠNG TRÌNH • Chương trình nhận diện có độ xác cịn thấp • Thời gian thực chương trình lâu => Cải thiện mơ hình dectect Thanh for watching