Enhancing Identity Document Classification in KYC Processes: An Evaluation of the Bag-of-Visual-Words Model and Segmentation Impact
Notice bibliographique
Résumé
The growth of online services, such as financial services, travel agencies, and e-government, has emphasized the importance of an efficient Know Your Customer (KYC) process.Efficient identity verification and document classification are crucial for KYC, such as ensuring the alignment of submitted identity documents with requirements, categorizing them accurately, and verifying their completeness within the KYC process.This article proposes the utilization of the bag-of-visual words (BoVW) model, which combines SIFT, k-means, and SVM techniques, to achieve accurate identity document classification without relying on geometry transformations.We observed that while segmentation significantly enhances accuracy during testing by eliminating irrelevant parts, its impact on the training phase appears to result in a drop in the model's performance.This drop in performance might be associated with segmentation during the training phase, where the removal of irrelevant parts might have caused the algorithm to have difficulty in identifying which features to disregard within the samples.This also implies that introducing imperfections such as blurred and low brightness samples into training dataset could potentially enhance the classification model.To test the theory, we compiled a dataset consisting of 8,400 samples, divided into 20 classes.This single compiled dataset was then used to generate three different kinds of datasets: USGM (an unsegmented dataset), SGM (a segmented dataset), and SGM2 (a segmented dataset where the subject of interest is clearly visible in the samples, serving as the training dataset).Three different testing is used: same-variant, cross-variant, and k-fold cross-validation.Our model demonstrates an average accuracy up to 97.2%, which remains relatively consistent across different types of testing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».