Dokumentmodell för dokumentinformations-ID

  • Artikel

Viktigt!

  • Versioner av den offentliga förhandsversionen av Document Intelligence ger tidig åtkomst till funktioner som är i aktiv utveckling.
  • Funktioner, metoder och processer kan ändras, före allmän tillgänglighet (GA), baserat på användarfeedback.
  • Den offentliga förhandsversionen av Dokumentinformationsklientbiblioteken är som standard REST API version 2024-02-29-preview.
  • Förhandsversion 2024-02-29-preview är för närvarande endast tillgänglig i följande Azure-regioner:
  • USA, östra
  • USA, västra 2
  • Europa, västra

Det här innehållet gäller för:Bockmarkeringv4.0 (förhandsversion) | Tidigare versioner:blå bockmarkeringv3.1 (GA)blå bockmarkeringv3.0 (GA)blå bockmarkeringv2.1 (GA)

Det här innehållet gäller för:Bockmarkeringv3.1 (GA) | Senaste version:lila bockmarkeringv4.0 (förhandsversion) | Tidigare versioner:blå bockmarkeringv3.0blå bockmarkeringv2.1

Det här innehållet gäller för:Bockmarkeringv3.0 (GA) | Senaste versionerna:lila bockmarkeringv4.0 (förhandsversion)lila bockmarkeringv3.1 | Tidigare version:blå bockmarkeringv2.1

Det här innehållet gäller för:Bockmarkeringv2.1 | Senaste version:blå bockmarkeringv4.0 (förhandsversion)

ID-modellen (Document Intelligence Identity Document) kombinerar optisk teckenigenkänning (OCR) med djupinlärningsmodeller för att analysera och extrahera viktig information från identitetsdokument. API:et analyserar identitetsdokument (inklusive följande) och returnerar en strukturerad JSON-datarepresentation:

  • Passbok, passkort över hela världen
  • Körkort från USA, Europa, Indien, Kanada och Australien
  • USA id-kort, uppehållstillstånd (grönt kort), socialförsäkringskort, militärt ID
  • Europeiska id-kort, uppehållstillstånd
  • Indien PAN-kort, Aadhaar-kort
  • Kanada id-kort, uppehållstillstånd (lönnkort)
  • Australien fotokort, nyckel-pass-ID (inklusive digital version)

Dokumentinformation kan analysera och extrahera information från myndighetsutfärdade identifieringsdokument (ID: er) med hjälp av dess fördefinierade ID-modell. Den kombinerar våra kraftfulla funktioner för optisk teckenigenkänning (OCR) med ID-igenkänningsfunktioner för att extrahera viktig information från globala pass och amerikanska körkort (alla 50 delstater och D.C.). API:et för ID:n extraherar viktig information från dessa identitetsdokument, till exempel förnamn, efternamn, födelsedatum, dokumentnummer med mera. Det här API:et är tillgängligt i Document Intelligence v2.1 som en molntjänst.

Bearbetning av identitetsdokument

Bearbetning av identitetsdokument innebär att extrahera data från identitetsdokument antingen manuellt eller med hjälp av OCR-baserad teknik. ID-dokumentbearbetning är ett viktigt steg i alla affärsåtgärder som kräver identitetsbevis. Exempel är kundverifiering i banker och andra finansinstitut, inteckningsansökningar, medicinska besök, anspråksbehandling, hotell- och restaurangbranschen med mera. Individer ger vissa bevis på sin identitet via körkort, pass och andra liknande dokument så att företaget effektivt kan verifiera dem innan de tillhandahåller tjänster och förmåner.

Exempel på U.S. Driver's License som bearbetats med Document Intelligence Studio

Bild av ett exempel på körkort.

Extrahering av data

Den fördefinierade ID-tjänsten extraherar nyckelvärdena från globala pass och amerikanska körkort och returnerar dem i ett organiserat strukturerat JSON-svar.

Exempel på körkort

Exempel på körkort

Passport-exempel

Exempel på Passport

Utvecklingsalternativ

Document Intelligence v4.0 (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview) stöder följande verktyg, program och bibliotek:

Funktion Resurser Model ID
ID-dokumentmodell • Document Intelligence Studio
• REST API
• C# SDK
• Python SDK
• Java SDK
• JavaScript SDK		 prebuilt-idDocument

Document Intelligence v3.1 stöder följande verktyg, program och bibliotek:

Funktion Resurser Model ID
ID-dokumentmodell • Document Intelligence Studio
• REST API
• C# SDK
• Python SDK
• Java SDK
• JavaScript SDK		 prebuilt-idDocument

Document Intelligence v3.0 stöder följande verktyg, program och bibliotek:

Funktion Resurser Model ID
ID-dokumentmodell • Document Intelligence Studio
• REST API
• C# SDK
• Python SDK
• Java SDK
• JavaScript SDK		 prebuilt-idDocument

Document Intelligence v2.1 stöder följande verktyg, program och bibliotek:

Funktion Resurser
ID-dokumentmodell • Etikettverktyg
 för dokumentinformation• REST API
• Klientbiblioteks-SDK
• Docker-container för dokumentinformation

Indatakrav

  • För bästa resultat anger du ett tydligt foto eller en genomsökning av hög kvalitet per dokument.

  • Filformat som stöds:

    Modell PDF Bild:
    JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF    		 Microsoft Office:
    Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX) och HTML
    Läsa ✔ ✔ ✔
    Layout ✔ ✔ ✔ (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
    Allmänt dokument ✔ ✔
    Inbyggda ✔ ✔
    Anpassad extrahering ✔ ✔
    Anpassad klassificering ✔ ✔ ✔ (2024-02-29-preview)

  • För PDF och TIFF kan upp till 2 000 sidor bearbetas (med en kostnadsfri nivåprenumeration bearbetas endast de två första sidorna).

  • Filstorleken för att analysera dokument är 500 MB för den betalda nivån (S0) och 4 MB för den kostnadsfria nivån (F0).

  • Bilddimensionerna måste vara mellan 50 x 50 bildpunkter och 10 000 px x 10 000 bildpunkter.

  • Om dina PDF-filer är låsta med lösenord måste du ta bort låset innan du skickar filerna.

  • Den minsta höjden på texten som ska extraheras är 12 bildpunkter för en bild på 1 024 x 768 bildpunkter. Den här dimensionen motsvarar ungefär 8-punkttext vid 150 punkter per tum (DPI).

  • För anpassad modellträning är det maximala antalet sidor för träningsdata 500 för den anpassade mallmodellen och 50 000 för den anpassade neurala modellen.

    • För anpassad extraheringsmodellträning är den totala storleken på träningsdata 50 MB för mallmodellen och 1G-MB för den neurala modellen.

    • För anpassad klassificeringsmodellträning är 1GB den totala storleken på träningsdata med högst 10 000 sidor.

  • Filformat som stöds: JPEG, PNG, PDF och TIFF.

  • Antal sidor som stöds för PDF- och TIFF-filer: upp till 2 000 sidor eller endast de två första sidorna för kostnadsfria prenumeranter.

  • Filstorlek som stöds: mindre än 50 MB TOTALT; minsta bildpunkter: 50 x 50 px; maximalt antal bildpunkter 10 000 x 10 000 px.

Extrahering av ID-dokumentmodelldata

Extrahera data, inklusive namn, födelsedatum och utgångsdatum, från ID-dokument. Du behöver följande resurser:

  • En Azure-prenumeration – du kan skapa en kostnadsfritt.

  • En instans av dokumentinformation i Azure-portalen. Du kan använda den kostnadsfria prisnivån (F0) för att prova tjänsten. När resursen har distribuerats väljer du Gå till resurs för att hämta din nyckel och slutpunkt.

Skärmbild av nycklar och slutpunktsplats i Azure-portalen.

Kommentar

Document Intelligence Studio är tillgängligt med v3.1- och v3.0-API:er och senare versioner.

  1. På startsidan för Document Intelligence Studio väljer du Identitetsdokument.

  2. Du kan analysera exempelfakturan eller ladda upp dina egna filer.

  3. Välj knappen Kör analys och konfigurera vid behov alternativen Analysera:

    Skärmbild av knapparna Kör analys och Analysera alternativ i Document Intelligence Studio.

    Prova Document Intelligence Studio.

Exempeletikettverktyg för dokumentinformation

  1. Gå till exempelverktyget för dokumentinformation.

  2. På exempelverktygets startsida väljer du panelen Använd fördefinierad modell för att hämta data .

    Skärmbild av layoutmodellen analyserar resultatåtgärden.

  3. Välj den formulärtyp som ska analyseras från den nedrullningsbara menyn.

  4. Välj en URL för filen som du vill analysera från alternativen nedan:

  5. I fältet Källa väljer du URL på den nedrullningsbara menyn, klistrar in den valda URL:en och väljer knappen Hämta .

    Skärmbild av listrutan källplats.

  6. I fältet För dokumentinformationstjänstens slutpunkt klistrar du in slutpunkten som du fick med din Document Intelligence-prenumeration.

  7. I nyckelfältet klistrar du in den nyckel som du fick från dokumentinformationsresursen.

    Skärmbild av listrutan Välj dokumenttyp.

  8. Välj Kör analys. Verktyget Exempeletiketter för dokumentinformation anropar API:et Analysera fördefinierat och analyserar dokumentet.

  9. Visa resultaten – se nyckel/värde-par extraherade, radobjekt, markerad text som extraherats och tabeller har identifierats.

    Skärmbild av identitetsmodellen analyserar resultatåtgärden.

  10. Ladda ned JSON-utdatafilen för att visa de detaljerade resultaten.

    • Noden "readResults" innehåller varje textrad med respektive placering av avgränsningsrutan på sidan.
    • Noden "selectionMarks" visar varje markeringsmarkering (kryssruta, alternativmarkering) och om dess status är markerad eller omarkerad.
    • Avsnittet "pageResults" innehåller de tabeller som extraherats. För varje tabell extraherar Dokumentinformation text-, rad- och kolumnindex, rad- och kolumnintervall, avgränsningsruta med mera.
    • Fältet "documentResults" innehåller information om nyckel/värde-par och radobjektinformation för de mest relevanta delarna i dokumentet.

Kommentar

Verktyget Exempeletiketter stöder inte BMP-filformatet. Det här är en begränsning för verktyget, inte dokumentunderrättelsetjänsten.

Dokumenttypen som stöds

Region Dokumenttyper
Världsomfattande Passport Book, Passport-kort
USA Körkort, ID-kort, uppehållstillstånd (grönt kort), socialförsäkringskort, militärt ID
Europa Körkort, ID-kort, Uppehållstillstånd
Indien Körkort, PAN-kort, Aadhaar-kort
Kanada Körkort, ID-kort, Uppehållstillstånd (Lönnkort)
Australien Körkort, fotokort, nyckelkorts-ID (inklusive digital version)

Fältextraheringar

Följande är fälten som extraheras per dokumenttyp. Modellen för dokumentinformations-ID prebuilt-idDocument extraherar följande fält i documents.*.fields. Json-utdata innehåller all extraherad text i dokument, ord, rader och formatmallar.

idDocument.driverLicense

Fält Type Beskrivning Exempel
CountryRegion countryRegion Lands- eller regionkod USA
Region string Delstat eller provins Washington
DocumentNumber string Körkortsnummer WDLABCD456DG
DocumentDiscriminator string Diskriminering av körkortsdokument 12645646464554646456464544
FirstName string Förnamn och mellan initial om tillämpligt LIAM R.
LastName string Surname TALBOT
Address address Adress 123 GATUADRESS DIN STAD WA 99999-1234
DateOfBirth date Födelsedatum 01/06/1958
DateOfExpiration date Förfallodatum 08/12/2020
DateOfIssue date Utfärdandedag 08/12/2012
EyeColor string Ögonfärg Blått
HairColor string Hårfärg Brunt
Height string Höjd 5'11"
Weight string Grovlek 185LB
Sex string Kön M
Endorsements string Rekommendationer L
Restrictions string Begränsningar F
VehicleClassifications string Fordonsklassificering D

idDocument.passport

Fält Type Beskrivning Exempel
DocumentNumber string Passnummer 340020013
FirstName string Förnamn och mellan initial om tillämpligt JENNIFER
MiddleName string Namn mellan förnamn och efternamn REYES
LastName string Surname BROOKS
Aliases array
Aliases.* string Kallas även för MAT LIN
DateOfBirth date Födelsedatum 1980-01-01
DateOfExpiration date Förfallodatum 2019-05-05
DateOfIssue date Utfärdandedag 2014-05-06
Sex string Kön F
CountryRegion countryRegion Utfärdande land eller organisation USA
DocumentType string Dokumenttyp P
Nationality countryRegion Nationalitet USA
PlaceOfBirth string Födelseort MASSACHUSETTS, USA
PlaceOfIssue string Plats för problemet LISSABON
IssuingAuthority string Utfärdande utfärdare USA utrikesdepartementet
PersonalNumber string Personligt ID. Nej. A234567893
MachineReadableZone object Maskinläsbar zon (MRZ) P<USABROOKS<<JENNIFER<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< 3400200135USA8001014F1905054710000307<715816
MachineReadableZone.FirstName string Förnamn och mellan initial om tillämpligt JENNIFER
MachineReadableZone.LastName string Surname BROOKS
MachineReadableZone.DocumentNumber string Passnummer 340020013
MachineReadableZone.CountryRegion countryRegion Utfärdande land eller organisation USA
MachineReadableZone.Nationality countryRegion Nationalitet USA
MachineReadableZone.DateOfBirth date Födelsedatum 1980-01-01
MachineReadableZone.DateOfExpiration date Förfallodatum 2019-05-05
MachineReadableZone.Sex string Kön F

idDocument.nationalIdentityCard

Fält Type Beskrivning Exempel
CountryRegion countryRegion Lands- eller regionkod USA
Region string Delstat eller provins Washington
DocumentNumber string Nationellt identitetskortnummer WDLABCD456DG
DocumentDiscriminator string Nationellt identitetskortsdokument diskriminerande 12645646464554646456464544
FirstName string Förnamn och mellan initial om tillämpligt LIAM R.
LastName string Surname TALBOT
Address address Adress 123 GATUADRESS DIN STAD WA 99999-1234
DateOfBirth date Födelsedatum 01/06/1958
DateOfExpiration date Förfallodatum 08/12/2020
DateOfIssue date Utfärdandedag 08/12/2012
EyeColor string Ögonfärg BLÅ
HairColor string Hårfärg BROWN
Height string Höjd 5'11"
Weight string Grovlek 185LB
Sex string Kön M

idDocument.residencePermit

Fält Type Beskrivning Exempel
CountryRegion countryRegion Lands- eller regionkod USA
DocumentNumber string Uppehållstillståndsnummer WDLABCD456DG
FirstName string Förnamn och mellan initial om tillämpligt LIAM R.
LastName string Surname TALBOT
DateOfBirth date Födelsedatum 01/06/1958
DateOfExpiration date Förfallodatum 08/12/2020
DateOfIssue date Utfärdandedag 08/12/2012
Sex string Kön M
PlaceOfBirth string Födelseort Tyskland
Category string Tillståndskategori DV2
Address string Adress 123 GATUADRESS DIN STAD WA 99999-1234

idDocument.usSocialSecurityCard

Fält Type Beskrivning Exempel
DocumentNumber string Personnummer WDLABCD456DG
FirstName string Förnamn och mellan initial om tillämpligt LIAM R.
LastName string Surname TALBOT
DateOfIssue date Utfärdandedag 08/12/2012

idDocument

Fält Type Beskrivning Exempel
Address address Adress 123 GATUADRESS DIN STAD WA 99999-1234
DocumentNumber string Körkortsnummer WDLABCD456DG
FirstName string Förnamn och mellan initial om tillämpligt LIAM R.
LastName string Surname TALBOT
DateOfBirth date Födelsedatum 01/06/1958
DateOfExpiration date Förfallodatum 08/12/2020

Dokumenttypen som stöds

ID-dokumentmodellen stöder för närvarande amerikanska körkort och den biografiska sidan från internationella pass (exklusive visum och andra resedokument) extrahering.

Fält extraherade

Namn Type Beskrivning Värde
Country land Landskod som är kompatibel med ISO 3166-standarden "USA"
DateOfBirth datum DOB i YYYY-MM-DD-format "1980-01-01"
DateOfExpiration datum Förfallodatum i ÅÅÅÅ-MM-DD-format "2019-05-05"
DocumentNumber sträng Relevant passnummer, körkortsnummer osv. "340020013"
FirstName sträng Extraherat förnamn och mellan initial om tillämpligt "JENNIFER"
LastName sträng Extraherat efternamn "BROOKS"
Nationalitet land Landskod som är kompatibel med ISO 3166-standarden "USA"
Kön kön Möjliga extraherade värden är "M" "F" "X" "F"
MachineReadableZone objekt Extraherad Pass MRZ inklusive två rader med 44 tecken vardera "P<USABROOKS<<JENNIFER<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< 3400200135USA8001014F1905054710000307<715816"
DocumentType sträng Dokumenttyp, till exempel Passport, Körkort "pass"
Adress sträng Extraherad adress (endast körkort) "123 GATUADRESS DIN STAD WA 99999-1234"
Region sträng Extraherad region, delstat, provins osv. (endast körkort) "Washington"

Migreringsguide

  • Följ migreringsguiden för Document Intelligence v3.1 för att lära dig hur du använder v3.0-versionen i dina program och arbetsflöden.

Nästa steg

  • Prova att bearbeta dina egna formulär och dokument med Document Intelligence Studio.

  • Slutför en snabbstart för dokumentinformation och kom igång med att skapa en app för dokumentbearbetning på valfritt utvecklingsspråk.

  • Prova att bearbeta dina egna formulär och dokument med verktyget Exempeletiketter för dokumentinformation.

  • Slutför en snabbstart för dokumentinformation och kom igång med att skapa en app för dokumentbearbetning på valfritt utvecklingsspråk.