Application of Deep Learning Model for Extracting Citizen Identification Information Based on QR Code

Tóm tắt

Trong kỷ nguyên Công nghiệp 4.0, khi các chính phủ dần chuyển đổi các quy trình thủ công truyền thống sang tự động hóa, định danh số cá nhân đóng vai trò then chốt trong quản lý hành chính và nhiều dịch vụ khác. Ở Việt Nam, Căn cước công dân được trang bị QR code lưu trữ các thông tin cá nhân thiết yếu phục vụ cho việc xác thực. Tuy nhiên, việc trích xuất dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả từ mã này vẫn là một thách thức. Nghiên cứu này nhằm ứng dụng các mô hình học sâu (deep learning) để tự động trích xuất thông tin từ QR code in trên thẻ Căn cước công dân. Nghiên cứu giải quyết các vấn đề phổ biến như chất lượng hình ảnh khác nhau, nhiễu, hướng thẻ, và biến dạng hình dạng. Bằng cách kết hợp các kỹ thuật xử lý ảnh với mô hình học sâu (OpenCV và YOLO) kết quả cho thấy tỉ lệ quét QR Code thành công cao hơn 80% so với quét trực tiếp khi chưa qua xử lý. Hệ thống được đề xuất có khả năng nâng cao chất lượng hình ảnh, phát hiện và hiệu chỉnh QR code, đồng thời cung cấp giao diện người dùng thân thiện, đảm bảo độ chính xác cao, tốc độ xử lý nhanh, và bảo mật dữ liệu an toàn.