Hệ Thống Trích Xuất Thông Tin Tự Động Từ Ảnh Căn Cước Công Dân

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH VÀ BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC THUẬT TOÁN

1. CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN BÀI TOÁN TRÍCH XUẤT THÔNG TIN TỰ ĐỘNG TỪ ẢNH THẺ CĂN CƯỚC CÔNG DÂN

1.1. Giới thiệu thẻ căn cước công dân

1.2. Bài toán trích xuất thông tin tự động từ thẻ CCCD

1.3. Các hướng tiếp cận

1.4. Các khó khăn và thách thức

1.5. Đề xuất hướng giải quyết bài toán

1.6. Tiền xử lý ảnh

1.7. Phân đoạn tách các vùng dữ liệu

1.8. Nhận dạng ký tự và xuất thông tin các vùng dữ liệu

1.9. Phương pháp thực hiện

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Bộ lọc thông thấp

2.2. Lọc băng thông cao

2.3. Bộ lọc High boost

2.4. Hiệu chỉnh độ nghiêng của văn bản

2.5. Xác định góc nghiêng dựa trên biến đổi Hough

2.6. Nhị phân hóa ảnh

2.7. Phân loại các phương pháp xác định ngưỡng T

2.8. Phương pháp xác định ngưỡng T theo Niblack

2.9. Phương pháp Otsu

2.10. Tổng quan về mạng nơron

2.11. Mạng nơron nhân tạo

2.12. Các đặc trưng cơ bản của mạng nơron

2.13. Các thành phần cơ bản của mạng nơron nhân tạo

2.14. Các cấu trúc của mạng nơ ron

2.15. Mạng hồi quy

2.16. Huấn luyện mạng Nơron

2.17. Các phương pháp học

2.18. Mạng truyền thẳng

2.19. Kết luận chương

3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG THUẬT TOÁN PHÂN TÍCH

3.1. THẺ CĂN CƯỚC CÔNG DÂN

3.2. Chuyển ảnh màu về ảnh đa cấp xám

3.3. Làm trơn ảnh

3.4. Nhị phân hóa ảnh

3.5. Phân đoạn các vùng

3.6. Phân tích các trường thông tin ở mặt trước

3.7. Xác định các vùng có ký tự ở mặt trước

3.8. Phân đoạn vùng Số CCCD

3.9. Tách các trường thông tin còn lại

3.10. Tìm mặt nạ dòng

3.11. Tách các đối tượng thuộc mỗi dòng

3.12. Phục hồi các ký tự bị mất

3.13. Tách các trường thông tin ở mặt sau

3.14. Huấn luyện mạng nơ ron phân tích ảnh để nhận dạng ký tự

3.15. Kết luận chương

4. CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

4.1. Xây dựng bộ dữ liệu

4.2. Môi trường thực nghiệm

4.3. Thời gian thực nghiệm

4.4. Kết quả thực nghiệm

4.5. Kết quả trên tập dữ liệu A1

4.6. Kết quả trên tập dữ liệu A2

4.7. Hướng phát triển

I. Hệ thống trích xuất thông tin

Hệ thống trích xuất thông tin được đề cập trong luận văn tập trung vào việc tự động hóa quá trình thu thập dữ liệu từ ảnh căn cước công dân (CCCD). Hệ thống này sử dụng các công nghệ tiên tiến như công nghệ nhận diện và phân tích hình ảnh để xử lý thông tin một cách chính xác và nhanh chóng. Mục tiêu chính là giảm thiểu sai sót và thời gian xử lý trong các giao dịch hành chính, đặc biệt là trong các lĩnh vực như ngân hàng, bảo hiểm, và y tế.

1.1. Trích xuất thông tin tự động

Trích xuất thông tin tự động là quá trình sử dụng các thuật toán và công nghệ như AI và học máy để nhận diện và trích xuất dữ liệu từ ảnh CCCD. Quá trình này bao gồm các bước như tiền xử lý ảnh, phân đoạn vùng dữ liệu, và nhận dạng ký tự. Hệ thống được thiết kế để xử lý cả mặt trước và mặt sau của thẻ CCCD, đảm bảo độ chính xác cao và thời gian xử lý nhanh.

1.2. Ứng dụng AI trong trích xuất thông tin

Ứng dụng AI trong trích xuất thông tin là một trong những điểm nổi bật của luận văn. Các công nghệ như mạng nơron nhân tạo và học sâu được sử dụng để cải thiện độ chính xác của quá trình nhận dạng. AI giúp hệ thống tự động hóa quy trình, giảm thiểu sự can thiệp của con người và tăng hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu.

II. Công nghệ nhận diện và phân tích hình ảnh

Luận văn đề cập đến việc sử dụng công nghệ nhận diện và phân tích hình ảnh để xử lý ảnh CCCD. Các kỹ thuật như lọc băng thông thấp, lọc băng thông cao, và nhị phân hóa ảnh được áp dụng để cải thiện chất lượng ảnh trước khi trích xuất thông tin. Các phương pháp này giúp loại bỏ nhiễu và tăng độ rõ nét của các chi tiết trong ảnh.

2.1. Hệ thống nhận diện khuôn mặt

Hệ thống nhận diện khuôn mặt là một phần quan trọng trong quá trình xử lý ảnh CCCD. Hệ thống này sử dụng các thuật toán để nhận diện và trích xuất thông tin từ ảnh chân dung trên thẻ. Điều này đảm bảo rằng thông tin cá nhân của người dùng được xử lý một cách chính xác và an toàn.

2.2. Phân tích hình ảnh

Phân tích hình ảnh là quá trình sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh để xác định và trích xuất các vùng thông tin cụ thể trên ảnh CCCD. Các phương pháp như phân ngưỡng Otsu và phân ngưỡng Niblack được sử dụng để tách các ký tự và văn bản từ nền ảnh, đảm bảo độ chính xác cao trong quá trình trích xuất.

III. Tự động hóa quy trình và ứng dụng thực tế

Luận văn nhấn mạnh vào việc tự động hóa quy trình trích xuất thông tin từ ảnh CCCD. Hệ thống được thiết kế để tự động xử lý dữ liệu đầu vào và xuất ra các tập tin văn bản chứa thông tin cần thiết. Điều này giúp giảm thiểu thời gian và công sức trong các giao dịch hành chính, đồng thời tăng hiệu quả công việc.

3.1. Ứng dụng trong cải cách thủ tục hành chính

Ứng dụng trong cải cách thủ tục hành chính là một trong những mục tiêu chính của luận văn. Hệ thống trích xuất thông tin tự động giúp đơn giản hóa các thủ tục hành chính, giảm thiểu thời gian xử lý và tăng độ chính xác trong việc nhập liệu. Điều này đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực như ngân hàng, bảo hiểm, và y tế.

3.2. Hướng phát triển tương lai

Luận văn cũng đề cập đến hướng phát triển tương lai của hệ thống, bao gồm việc tích hợp thêm các công nghệ mới như học sâu và trí tuệ nhân tạo để cải thiện hiệu suất và độ chính xác của hệ thống. Các ứng dụng tiềm năng trong tương lai bao gồm việc sử dụng hệ thống trong các sân bay, nhà ga, và các cơ quan hành chính khác.

Luận Văn Thạc Sĩ: Hệ Thống Trích Xuất Thông Tin Tự Động Từ Ảnh Căn Cước Công Dân