文档智能 ID 文档模型
此内容适用于：
v2.1
文档智能标识文档 (ID) 模型将光学字符识别 (OCR) 与深度学习模型相结合，可分析和提取标识文档中的关键信息。 该 API 分析身份证件（包括以下内容），并返回结构化 JSON 数据表示形式：
- 世界各地的护照簿、护照卡
- 美国、欧洲、印度、加拿大和澳大利亚的驾照
- 美国身份证、居住证（绿卡）、社会保障卡、军人身份证
- 欧洲身份证、居留证
- 印度 PAN 卡、Aadhaar 卡
- 加拿大身份证、居留证（枫叶卡）
- 澳大利亚带照片的身份证、钥匙通行证（包括电子版）
文档智能可以使用其预生成 ID 模型分析和提取政府颁发的标识文档 (ID) 中的信息。 它结合了强大的光学字符识别 (OCR) 功能与 ID 识别功能，可从全球护照和美国驾照（50 个州和华盛顿特区）中提取关键信息。 ID API 从这些标识文档中提取关键信息，如名字、姓氏、出生日期、文档编号等。 此 API 在文档智能 v2.1 中作为云服务提供。
身份证件处理
身份证件处理涉及手动提取或使用基于 OCR 的技术提取身份证件中的数据。 在任何需要证明身份的业务操作中，身份证件处理都是必不可缺的。 例如银行和其他金融机构中的客户验证、抵押贷款申请、就医、索赔处理、酒店入住等情况。 人们可以通过驾照、护照和其他类似的证件来证明自己的身份，以便企业在提供服务和福利之前有效地完成验证。
使用文档智能工作室处理的美国驾照示例
数据提取
预生成的 ID 服务将从全球护照和美国驾照中提取关键信息，并以组织有序的结构化 JSON 响应返回这些值。
驾照示例
护照示例
开发选项
文档智能 v3.1 支持以下工具、应用程序和库：
| 功能 | 资源 | 模型 ID |
|---|---|---|
| ID 文档模型 | • 文档智能工作室 • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
prebuilt-idDocument |
文档智能 v3.0 支持以下工具、应用程序和库：
| 功能 | 资源 | 模型 ID |
|---|---|---|
| ID 文档模型 | • 文档智能工作室 • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
prebuilt-idDocument |
文档智能 v2.1 支持以下工具、应用程序和库：
| 功能 | 资源 |
|---|---|
| ID 文档模型 | • 文档智能标记工具 • REST API • 客户端库 SDK • 文档智能 Docker 容器 |
输入要求
支持的文件格式：
型号 PDF 图像： JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIFMicrosoft Office：
Word (DOCX)、Excel (XLSX)、PowerPoint (PPTX)、HTML读取 ✔ ✔ ✔ 布局 ✔ ✔ ✔（2024-07-31-preview、2024-02-29-preview、2023-10-31-preview） 常规文档 ✔ ✔ 预生成 ✔ ✔ 自定义提取 ✔ ✔ 自定义分类 ✔ ✔ ✔（2024-07-31-preview、2024-02-29-preview） 为获得最佳结果，请针对每个文档提供一张清晰的照片或高质量的扫描件。
对于 PDF 和 TIFF，最多可处理 2,000 页（对于免费层订阅，仅处理前两页）。
用于分析文档的文件大小对于付费 (S0) 层为 500 MB，对于免费 (F0) 层为
4MB。图像尺寸必须介于 50 像素 x 50 像素与 10,000 像素 x 10,000 像素之间。
如果 PDF 是密码锁定的文件，则必须先删除锁，然后才能提交它们。
对于 1024 x 768 像素的图像，要提取的文本的最小高度为 12 像素。 此尺寸对应于 150 点/英寸 (DPI) 的大约
8号字文本。对于自定义模型训练，自定义模板模型的训练数据最大页数为 500，自定义神经模型的训练数据最大页数为 50,000。
对于自定义提取模型训练，模板模型的训练数据总大小为 50 MB，神经网络模型的训练数据总大小为
1GB。对于自定义分类模型训练，训练数据总大小为
1GB，上限为 10,000 页。 对于 2024-07-31-preview 及更高版本，训练数据的总大小为2GB，上限为 10,000 页。
支持的文件格式：JPEG、PNG、PDF 和 TIFF。
PDF 和 TIFF 文件支持的页面数：最多 2,000 个页面，或者，对于免费层订阅者，仅支持前两个页面。
支持的文件大小：总共小于 50 MB；最小像素：50 x 50 像素；最大像素：10,000 x 10,000 像素。
ID 文档模型数据提取
从 ID 文件中提取数据，包括姓名、出生日期和到期日期。 需要以下资源：
注意
文档智能工作室提供 v3.1 和 v3.0 API 及更高版本。
在文档智能工作室主页上，选择“标识文档”。
可以分析示例发票或上传自己的文件。
选择“运行分析”按钮，并根据需要配置“分析选项”：
文档智能示例标记工具
导航到“文档智能示例工具”。
在示例工具主页上，选择“使用预生成模型获取数据”磁贴。
从下拉菜单中选择要分析的“表单类型”。
从以下选项中选择要分析的文件的 URL：
从“源”字段的下拉菜单中选择“URL”，粘贴所选 URL，然后选择“提取”按钮。
在“文档智能服务终结点”字段中，粘贴使用文档智能订阅获得的终结点。
在“密钥”字段中，粘贴从文档智能资源中获取的密钥。
选择“运行分析”。 文档智能示例标记工具调用分析预生成 API 并分析文档。
查看结果 - 查看提取的键值对、明细项目、突出显示的提取的文本和检测到的表。
下载 JSON 输出文件，查看详细结果。
- “readResults”节点包含每一行文本，及其各自在页面上的边界框位置。
- “selectionMarks”节点显示每个选择标记（复选框、单选框），并显示其状态是“已选中”还是“未选中”。
- “pageResults”部分包含提取的表。 对于每个表，文档智能会提取文本、行和列索引、行和列跨距、边界框等。
- “documentResults”字段包含文档中相关度最高部分的键/值对信息和明细项目信息。
注意
示例标记工具不支持 BMP 文件格式。 这是工具的一项限制，而不是文档智能服务的限制。
支持的文档类型
| 区域 | 文档类型 |
|---|---|
| 全球 | 护照簿、护照卡 |
| 美国 | 驾驶证、身份证、居留许可（绿卡）、社会保障卡、军人身份证 |
| 欧洲 | 驾驶证、身份证、居留许可 |
| 印度 | 驾驶证、PAN 卡、Aadhaar 卡 |
| 加拿大 | 驾驶证、身份证、居留许可（枫叶卡） |
| 澳大利亚 | 驾驶证、照片卡、Key-pass ID（包括数字版本） |
字段提取
有关受支持的文档提取字段，请参阅 GitHub 示例存储库中的“ID 文档模型架构”页。
支持的文档类型
目前，ID 文档模型支持美国驾照和国际护照的个人信息页提取（不包括签证和其他旅行文件）。
提取的字段
| 名称 | Type | 说明 | 值 |
|---|---|---|---|
| 国家/地区 | country | 符合 ISO 3166 标准的国家/地区代码 | “USA” |
| DateOfBirth | date | YYYY-MM-DD 格式的 DOB | “1980-01-01” |
| DateOfExpiration | date | YYYY-MM-DD 格式的到期日期 | “2019-05-05” |
| DocumentNumber | 字符串 | 相关护照号、驾照编号等。 | “340020013” |
| FirstName | 字符串 | 提取的名字和中间名（如适用） | “JENNIFER” |
| LastName | 字符串 | 提取的姓氏 | “BROOKS” |
| 国家/地区 | country | 符合 ISO 3166 标准的国家/地区代码 | “USA” |
| Sex | gender | 可能的提取值包括“M”、“F”和“X” | “F” |
| MachineReadableZone | object | 提取的护照 MRZ 包括两行，每行 44 个字符 |
"P<USABROOKS<<JENNIFER<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< 3400200135USA8001014F1905054710000307<715816" |
| DocumentType | 字符串 | 文档类型，例如护照、驾照 | “passport” |
| 地址 | 字符串 | 提取的地址（仅限驾照） | “123 STREET ADDRESS YOUR CITY WA 99999-1234” |
| 区域 | 字符串 | 提取的区域、州、省/直辖市/自治区等（仅限驾照） | “Washington” |
迁移指南
- 请参阅我们的文档智能 v3.1 迁移指南，了解如何在应用程序和工作流中使用 v3.0。
后续步骤
尝试使用 Document Intelligence Studio 来处理你自己的表单和文档。
完成文档智能快速入门，并使用你选择的开发语言开始创建文档处理应用。
尝试使用文档智能示例标记工具来处理你自己的表单和文档。
完成文档智能快速入门，并使用你选择的开发语言开始创建文档处理应用。