{"id":125959,"date":"2023-08-24T13:08:00","date_gmt":"2023-08-24T11:08:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.carpr.de\/?p=125959"},"modified":"2023-09-29T12:48:22","modified_gmt":"2023-09-29T10:48:22","slug":"sicheres-auslesen-von-ausweisdokumenten-jenid-verbessert-automatisierte-optische-texterkennung-ocr-bei-identitaetspruefungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.carpr.de\/125959\/sicheres-auslesen-von-ausweisdokumenten-jenid-verbessert-automatisierte-optische-texterkennung-ocr-bei-identitaetspruefungen\/","title":{"rendered":"Sicheres Auslesen von Ausweisdokumenten: jenID verbessert automatisierte optische Texterkennung (OCR) bei Identit\u00e4tspr\u00fcfungen"},"content":{"rendered":"

Der Anbieter von sicheren ID-Pr\u00fcfungen <\/strong>jenID<\/strong> optimiert mit seinem aktuellen Release die optische Texterkennung von Ausweisdokumenten. Dadurch verbessern sich Performance und Sicherheit des sekundenschnellen, automatisierten Verifizierungsvorgangs. Die neue L\u00f6sung befindet sich derzeit in der Betaversion. Im Vorfeld wurde MVTec HALCON, die Standardsoftware zur industriellen Bildverarbeitung von der <\/strong>MVTec Software GmbH<\/strong>, durch jenID ausf\u00fchrlich speziell auf ID-Dokumente trainiert. <\/strong>MVTec ist ein f\u00fchrender Hersteller von Software f\u00fcr die industrielle Bildverarbeitung.<\/strong><\/p>\n

Bei der Analyse von ID-Dokumenten ist die Texterkennung (Optical Character Recognition, OCR) von entscheidender Bedeutung. Anwender sehen sich regelm\u00e4\u00dfig mit Problemen wie generell ung\u00fcnstige Lichtverh\u00e4ltnisse auf dem Dokument, vom Standard abweichendes Druckbild oder Verschmutzungen des Dokuments konfrontiert. Hier setzt jenID mit der neuen L\u00f6sung an. jenIDs langj\u00e4hriger Partner f\u00fcr Bildverarbeitung, MVTec, stellt hierf\u00fcr die Technologie Deep OCR bereit. Dieser auf Deep Learning basierende OCR-Ansatz lokalisiert Zeichen unabh\u00e4ngig von ihrer Ausrichtung und Schriftart und erkennt Zeichen zuverl\u00e4ssiger auf bisher problematischen Dokumenten und Bildern. Mit dem von jenID auf ID-Dokumenten durchgef\u00fchrten Training des Deep-OCR-Netzes und der speziellen Vorverarbeitung konnte die Zeichenerkennungsrate von 81 Prozent auf bis zu 90 Prozent verbessert werden. Mit der neuen OCR liegt zudem der gesamte Prozess der Trainings von neuen Zeichen, Schriftarten und Sprachen bei jenID.<\/p>\n

Schneller, pr\u00e4ziser, sicherer<\/strong><\/p>\n

\u201eDie Software unseres Partners hat uns bei ersten Anwendungen vollkommen \u00fcberzeugt. Schnelligkeit, pr\u00e4zise Zeichenanalyse und erh\u00f6hte Sicherheit sind f\u00fcr unsere L\u00f6sung grundlegend. Dank MVTec konnten wir diese nun weiter optimieren. Durch kontinuierliches Training werden wir die L\u00f6sung immer weiter verbessern\u201c,<\/em> so Michael Weisbach, CEO von jenID Solutions.<\/p>\n

Die neue OCR bewirkt ebenfalls einen deutlich reduzierten Speicherbedarf in Bezug auf die Laufzeit der Anwendungen sowie eine erhebliche Reduzierung des Speicherplatzes auf den Ger\u00e4ten der Anwender.<\/p>\n

So funktioniert die Dokumenten-Verifizierung mit Genuine-ID<\/strong><\/p>\n

jenID bietet eine nutzerfreundliche, automatisierte und sekundenschnelle Identit\u00e4tspr\u00fcfung in Echtzeit \u00fcber das Smartphone, Tablet oder den Computer. Nutzer fertigen ein Foto mit einer Kamera von der Vorder- und R\u00fcckseite ihres Ausweisdokuments (Personalausweis, Reisepass, F\u00fchrerschein etc.) an. Das Bild wird zur Datenbank von jenID gesendet und auf zahlreiche Sicherheitsmerkmale \u00fcberpr\u00fcft. Alle Server befinden sich in Deutschland und unterstehen dem deutschen Datenschutz.<\/p>\n

Wurde die Echtheit eines Dokuments durch den Datenabgleich best\u00e4tigt, wird \u00fcberpr\u00fcft, ob es sich um die auf dem Dokument angegebene Person handelt. Durch Blick in die Kamera werden die Gesichtsmerkmale mit denen auf dem Dokumentenfoto verglichen (Face Matching). Beim folgenden Liveness-Check verifiziert man sich durch Bewegungen als lebende Person. Betr\u00fcger werden so daran gehindert, Fotos anderer in die Kamera zu halten und deren Identit\u00e4t zu stehlen.<\/p>\n

\u00dcber jenID Solutions<\/strong><\/p>\n

jenID Solutions bietet flexible Softwarel\u00f6sungen an, die individuell an Kundenw\u00fcnsche angepasst werden und den Kunden erm\u00f6glichen, sichere Identit\u00e4tspr\u00fcfungen \u00fcberall auf der Welt in Echtzeit durchzuf\u00fchren. Dadurch wei\u00df das Unternehmen, wer auf seine Produkte zugreift, sie nutzt bzw. ausleiht. jenID tr\u00e4gt auf diese Weise zum Schutz von Identit\u00e4ten der Endverbraucher bei und verhindert Betrugsf\u00e4lle.<\/p>\n

Weitere Informationen: www.jenidsolutions.com<\/a><\/p>\n

Genuine-ID App im Apple App Store<\/a><\/p>\n

Genuine-ID App im Google Play Store<\/a><\/p>\n

Anfragen zum Partnerprogramm GENUINE PARTNERSHIP von jenID k\u00f6nnen hier gestellt werden: www.jenidsolutions.com\/partner-programm<\/p>\n

\u00dcber die MVTec Software GmbH<\/strong><\/p>\n

Die MVTec Software GmbH ist ein f\u00fchrender Hersteller von Standardsoftware f\u00fcr die industrielle Bildverarbeitung. MVTec-Produkte werden weltweit in unterschiedlichsten Anwendungsgebieten eingesetzt: in der Halbleiterindustrie, der Oberfl\u00e4cheninspektion, der optischen Qualit\u00e4tskontrolle, der Messtechnik sowie in der Medizin- und Sicherheitstechnik. Durch den Einsatz moderner Technologien, wie 3D-Vision, Deep Learning und Embedded Vision, erm\u00f6glicht Software von MVTec insbesondere auch neue Automatisierungsl\u00f6sungen f\u00fcr Industrie-4.0-Szenarien. Mit Standorten in Deutschland, den USA, Frankreich und China sowie einem etablierten internationalen Vertriebsnetz ist MVTec in mehr als 35 L\u00e4ndern weltweit vertreten.
\nwww.mvtec.com<\/a><\/p>\n

Druckf\u00e4hige und honorarfreie Fotos erhalten Sie unter: tower-pr.com\/jenid<\/a><\/p>\n

Quelle Bild oben: MVTec GmbH<\/p>\n

Pressekontakt:<\/strong><\/p>\n

Tower PR
\nM\u00e4lzerstra\u00dfe 3
\n07745 Jena<\/p>\n

Tel. +49 3641 87611-80
\nE-Mail: jenid@tower-pr.com<\/a>
\nWeb: www.tower-pr.com<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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