讲师简介:毕业于华中科技大学,负责智能图像相关AI产品,熟悉AI视觉工程化,对计算机图像处理有一定的理解,现担任腾讯云大数据及人工智能产品中心高级工程师。
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。 7月,腾讯云慧眼、腾讯云OCR、腾讯云神图、语音识别、NLP自然语言处理推出全新功能;腾讯云OCR、腾讯云神图、TTS语音合成优化了核心性能。 腾讯云慧眼 身份证识别及信息核验 通过OCR识别或手动输入姓名和身份证号或传入身份证人像面照片提供所需验证信息,校验姓名和身份证号的真实性和一致性。可应用于游戏、直播、电商、运营商等场景。 身份证人像照片验真 传入
大家好,这里是程序员晚枫,今天给大家分享一个基于腾讯云开发的OCR功能,只需要1行Python代码即可实现!
由于现在做互联网业务,很多时候需要核身用户的真实身份信息,避免注册用户被冒用或者出现用户发违规信息但是找不到人的情况。在腾讯云这里提供了一个标准人脸核身的服务,但是这个服务最贵要1元一次,那怕买最大的预付包,也要0.66元一次。除了这个还有什么更廉价的方式可以对用户进行身份核验吗?这里就给你指3条路给你选择。
作为开发者,当然希望开发的系统,对使用者能够更友好,使用的越简单,越方便越好,缩短工作时间,提高效率。也可以说是一种使用体验,体验效果越好那当然说明系统越棒了。
近几年,各种各样的APP正在取代PC端软件成为用户应用方式的首选,而在APP中,用户信息注册是必不可少的环节,尤其是大型公众平台、第三方支付平台、二手车交易平台等,更是有庞大的用户群体来进行信息输入。在这样的大环境中,谁能提供更好的用户体验,谁就会在竞争中抢得先机。因此,基于移动终端的OCR识别技术的延伸应用—移动端身份证识别应运而生,解决了APP中用户实名注册过程中的手动录入信息的痛点!
趁着假期,给大家更新了100多个文字识别的自动化办公专用功能,本周写了3篇文章介绍了其中3个:
微信证件OCR广泛适用于政务、医疗、交通、教育、金融等各行各业,涉及到需要用户输入身份信息、银行卡信息、车辆信息场景时,即可通过OCR识快速识别、输入信息,极大提高输入效率,提高用户体验。
移动端身份证识别SDK是基于移动平台的身份证识别应用程序,支持Android、iOS移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄身份证图像,然后通过OCR软件对身份证信息进行识别提取。
随着移动互联网的兴起,移动设备成为日常生活中不可或缺的成员,越来越多的业务都通过移动设备办理。但目前的方案多是将移动设备获取的证件图像通过网络上传至服务端,在服务端完成识别任务。此方案存在以下缺陷:受网络影响较大,特别是现在手机拍摄图像都比较大的,网络传输比较费时;对客户的隐私保护不够;识别速度不够快,包含了网络传输图像的时间。所以一种基于Android、iOS系统的移动端身份证识别方法,可直接在设备端本地完成识别任务,得到识别结果,无需上传证件图片,有效避免网络传输速度的影响,对用户隐私进行了很好的保护。
摘要:在日常生活工作中,我们难免会遇到一些问题,比如自己辛辛苦苦写完的资料,好不容易打印出来却发现源文件丢了;收集了一些名片,却要一个一个地录入信息,很麻烦;快递公司的业务越来越好,但每天需要花费很多时间登记录入运单,效率非常的低。
随着互联网金融的的发展,越来越多的互联网金融公司都推出了自己的金融APP,这些APP都涉及到个人身份证信息的输入认证,如果手动去输入身份证号码和姓名,速度非常慢,且用户体验非常差。为了提高在手机移动终端上输入身份证信息的速度和准确性,
随着移动互联网的的发展,越来越多的公司都推出了自己的移动APP,这些APP多数都涉及到个人身份证信息的输入认证(即实名认证),如果手动去输入身份证号码和姓名,速度非常慢,且用户体验非常差。为了提高在移动终端上输入身份证信息的速度和准确性,移动端身份证识别技术出现了。只需将移动端身份证识别SDK集成到APP中,即可通过手机摄像头扫描识别身份信息。
本文介绍了腾讯云与顺丰、中外运、中国邮政等物流企业合作,通过OCR技术提升物流效率,降低成本,同时还能提高客户体验。通过腾讯云OCR技术解决方案,物流企业可以实现自动识别、自动分类、自动编码、自动审核、自动入库等自动化、智能化、精准化的管理模式,从而大幅提高物流效率,降低成本,提高客户体验。
如今,各种各样的app正在取代pc端软件成为用户应用方式的首选,而在app中,用户信息注册是必不可少的环节,尤其是大型公众平台、第三方支付平台、二手车交易平台等,更是有庞大的用户群体来进行信息输入。在这样的大环境中,谁能提供更好的用户体验,谁就会在竞争中抢得先机。移动端身份证ocr识别可以集成在app中后,利用移动端摄像头拍摄证件并识别信息、完成信息录入。一般人手动录入身份证信息大约需要1分钟左右,而应用移动端身份证识别技术能将此过程提升至只需1~2秒。
AI技术已经家喻户晓。不论是移动终端设备,还是企业系统平台,都开始集成AI能力,现阶段看,AI融合到各个行业的潜力非常巨大,能够在众多场景中发挥作用,比如云计算。在今天数字化转型的浪潮中,企业上云成为了新常态,云上大量的数据、丰富的应用通过AI技术,能够解决很多问题,因此云与AI的融合也是新常态。
朋友小君是一家创业公司老板,最近这段时间总是抱怨自己公司每天要处理的文件又多又杂,员工工作效率因此被拖慢了不少。
随着科技的不断发展,文字识别技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。而在众多的文字识别技术中,腾讯云OCR无疑是其中最为出色的之一。OCR技术, 即Optical Character Recognition(光学字符识别),用于识别图像中的文字,常见的有卡证识别、票据识别和通用识别等。OCR具有非常广泛的应用场景。如目前火热的教育场景中拍照搜题和智能作业批改、金融场景中票据识别、办公场景的文档电子化、交通场景中的停车管理等,都用到了OCR的识别能力。
在当今数字化时代,OCR(Optical Character Recognition)识别技术正发挥着越来越重要的作用。OCR技术通过将图像中的文字转化为可编辑的文本形式,实现了对大量纸质文档的数字化处理和信息提取。常见的有企业资质证书的识别到身份证、护照等各类证件的自动识别等方面,OCR技术正在为各行各业无纸化办公起到了非常重要的作用。
大家好,这里是程序员晚枫。前文回顾:实战案例!Python批量识别银行卡号码并且写入Excel,小白也可以轻松使用~
https://cloud.tencent.com/act/event/ocrdemo
大家好,这里是程序员晚枫,今天给大家分享一个高效办公的AI工具:使用腾讯云 OCR,1行Python代码批量识别发票并且保存为Excel,小白也能用!
AI如今发展迅速,各云厂商对通用的人脸识别,文字识别,语音识别和语音合成提供了接口。在日常中有些小场景还是可以用到这些通用AI接口使平台或软件锦上添花的。
上次我使用的百度AI开放平台的API接口实现图片的转化,后来有许多小伙伴都私信问我,怎么获取百度AI平台的AK和SK。为了统一回答大家的问题,今天我又使用百度API实现了一个从图片中提取文字和识别身份证的功能,详细描述实现过程,有收获的小伙伴记得收藏、转发分享哦。
摘要:腾讯云文字识别OCR服务除了推出价格实惠的预付费资源包外;后付费模式价格也进行了降价调整;降价不降质,您可以结合自身业务场景灵活选择付费方式。
2019年9月7日,云+社区(腾讯云官方开发者社区)主办的技术沙龙——AI技术原理与实践,在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家,在现场与开发者们面对面交流,并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动,活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍,并提出了相关的问题,智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
说移动端多种证件识别图文智能处理技术之前,先说说服务器端的多种证件识别图文智能处理服务程序。
10月,文字识别OCR、语音识别、图片标签推出新功能。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。
导读:7月28日,腾讯云在北京举办云+社区沙龙,邀请来自腾讯与四川云检科技的五位AI技术专家,分享他们在专业领域的AI开发经验,帮助开发者在具体行业场景中实践AI技术。现场有近400位开发者参与,答疑及茶歇环节气氛热烈,多位开发者与讲师就演讲内容展开讨论,表现出对AI浓厚的开发兴趣。
a、搜狗也发布了自己的人工智能 api,包括身份证ocr、名片ocr、文本翻译等API,初试感觉准确率一般般。
最近作者项目中用到了身份证识别跟营业执照的OCR识别,就研究了一下百度云跟腾讯云的OCR产品接口。
快捷支付涉及到方方面面,同时安全问题既是用户所关心的,也是制作者不容忽视的重要部分。 比如涉及到支付和金钱的app,商户端app等等,都需要进行实名认证,实名认证可以通过银行卡认证和身份证认证。 通常办法是通过上传照片,并且手动输入基本信息进行认证,这种方法不仅操作复杂,而且容易出错。 网上很多资源,识别率低,速度慢,用户体验很差。今天我就和大家介绍一下我使用的方法,可以快速、高效的识别中国身份证信息。
7月28日,腾讯云云+社区在北京举办了主题为《AI技术全面场景化落地实践》的沙龙活动,来自腾讯和四川云检科技的五位AI技术专家分享了各自在专业领域的AI开发经验,现场干货满满,吸引了400多位开发者参与,表现出对AI技术的热情。
作者:benpeng,腾讯 CSIG 应用开发工程师 腾讯云 OCR 团队近期进行了耗时优化,通用 OCR 优化前平均耗时 1815ms,优化后平均耗时 824ms,提升 2.2 倍。本文旨在让大家了解 OCR 团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC 加速),希望能给大家在工作中提供一些新的思路。 一、背景介绍 1、业务背景 近期某重要客户反馈,受当前正在使用的 OCR 服务可用性(非腾讯云)的影响,业务不可用长达半个小时,而且这样的情况时有发生。为了更好的服务,客户开始调研,主要是
河同学的闺蜜Sherry是一个创业公司的HR,可是她最近遇到了一个大烦恼,需要收集公司全部员工的身份证信息,再进行录入&核对,来给员工购买商业化健康保险。仅仅40位员工的信息就花了整整一个下午来处理各种信息的录入、核查,接下来还有100+员工,这可如何是好😭😭。 使用场景&痛点 传统方式下,许多HR选择手工输入身份证号码再人工核对,由于身份证号码数字较多,在需要批量输入身份证号码的时候容易出错。 手机端有部分APP可以进行身份证扫描识别,可是却只能单张识别,效率低,手机端的文本文档传输到电脑复制粘贴不
为了抗击新冠肺炎病毒疫情,腾讯云AI即日起免费为战疫开发者提供人脸识别、文字识别、语音识别、语音合成、机器翻译、腾讯智能对话平台TBP等服务,直至疫情结束。所有为政府部门、医疗机构等开发疫情服务,以及提供远程办公、教学等服务的开发者和服务商,都可以免费或以一定优惠额度享受服务。
1、https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/rk3h7xzck
在日常的工作生活中,文字识别与我们息息相关,比如身份证识别、随手拍扫描、纸质文档电子化等,无不显示着文字识别技术的重要性。为此,腾讯云通用文字识别产品 General OCR 应运而生,基于行业前沿的深度学习技术,支持将图片上的文字内容智能识别为可编辑的文本,大幅提升信息处理效率。而 Serverless Framework 与 OCR 的结合,则为用户提供了方便快捷、成本更低的通用文字识别应用部署方案。 为什么要用 Serverlesss Framework 来搭建,我们看看 Serverlesss F
以下文章来源于腾讯云AI ,作者Jerry 在人类灿若星海的历史进程中,科技创新的力量一直推动着代代革新,每次技术进步都会深刻影响着大众生活,甚至在经济发展中起到关键支撑作用。 近日,在2021上海国际消费电子技术展(Tech G)杰出科技奖(Great Tech Awards)年度评选中,腾讯云AI文字识别荣获人工智能组别——杰出科技创新奖。 上海国际消费电子技术展(简称Tech G),作为面向亚太及全球市场的科技行业盛会,聚焦人工智能、5G、虚拟现实和汽车技术等横跨不同市场的革命技术,致力于推动行
支持对二代居民身份证正反面所有8个字段进行结构化识别,包括姓名、性别、民族、出生日期、住址、身份证号、签发机关、有效期限,识别准确率超过99%;同时支持身份证正面头像检测,并返回头像切片的base64编码及位置信息。
作者 | 彭建宏(旷视科技产品总监彭建宏) 整理 | Just 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) “刷脸”曾一度是人们互相调侃时的用语,如今早已深深地融入我们的生活。从可以人脸解锁的手机,到人脸识别打卡机,甚至地铁“刷脸”进站…… 人脸识别技术越来越多地应用在了各种身份验证场景,在这种看起来发生在电光火石之间的应用背后,又有哪些不易察觉的技术在做精准判别?算法又是通过何种方式来抵御各种欺诈式攻击? 我们近期邀请到旷视科技产品总监彭建宏,他负责 FaceID 在线身份验证云服务的产品
天气预报查询:支持全国以及全球多个城市的天气查询,包含国内3400+个城市以及国际4万个城市的实况数据;更新频率分钟级别。包含15天天气预报查询。
本文介绍小程序在腾讯云上的解决方案,如何快速帮助开发者快速完成开发和上线。
当前疫情防控呈常态化趋势,当下大多小区、公共场所均实行包括健康码、行程码、体温等多项查验的登记方式,面临着管理成本激增、监管效果不稳定等问题,居民通行时常需要反复扫码,容易形成聚集效率不高。 为支持疫情防控,简化核验工作,便捷生活通行,数智哨兵设备及配套软件平台应运而生。 疫情防控方案——数智哨兵,支持多种验证方式的集合:人脸+测温+身份证识别+健康码扫描于一体。放行有依据,可根据各地防疫政策或各场景防疫管控要求,组合选择多种验证方式,具有4大核心优势: 1 业主鉴权快速通行身份证识别 业主戴口罩AI识别
短信验证码:可用于登录、注册、找回密码、支付认证等等应用场景。支持三大运营商,3秒可达,99.99%到达率,支持大容量高并发。
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