БИЗНЕС-СЕТЬ KINETICS CRM CALL-ЦЕНТРЫ ERP ECM ITSM PM АБС SEC
         
ЧТО ТАКОЕ АБС? НОВОСТИ АНАЛИТИКА ВНЕДРЕНИЕ АБС СИСТЕМЫ ПОСТАВЩИКИ ФОРУМ Напишите нам!  
     Мероприятия Термины Статьи Рейтинги Разработчики АБС Карьера Ссылки  

СТАТЬИ /более 350/
МЕТОДОЛОГИЯ
ПРАКТИКА ВНЕДРЕНИЯ
ОБЗОРЫ РЫНКА
ТРЕНДЫ
РЕЙТИНГИ
МНЕНИЯ ЭКСПЕРТОВ
МНЕНИЯ БАНКИРОВ

Сделай правильный выбор!


   

СТАТЬИ

Тинькофф банк поменял свободный движок распознавания банковских карт на платный российский


 

Технология Smart IDReader компании Smart Engines распознает данные банковских карт в мобильных приложениях «Тинькофф банка» без передачи на сервер.

Потоковая технология для мобильных приложений

«Тинькофф Банк» объявил о запуске новой технологии распознавания банковских карт в своих мобильных приложениях. Внедрение модуля распознавания банковских карт Smart IDReader, разработанного российской компанией Smart Engines, осуществляется самостоятельно специалистами банка.

В настоящее время решение Smart Engines уже внедрено в мобильное приложение «Тинькофф Банка» для iOS и Android. В дальнейшем планируется включение технологии в другие мобильные продукты банка, в числе которых приложения «С карты на карту», «Тинькофф Инвестиции» и «ФССП ФНС России: долги, налоги».

До перехода на движок Smart IDReader в мобильных приложениях «Тинькофф Банка» использовалась бесплатная с открытым кодом технология распознавания компании Card.io, поглощенной в 2012 г. компанией PayPal. Недостатком и причиной отказа от движка Card.io стало то, что, хотя он позволял считывать номера банковских карт и дату их действия, но не справлялся с обработкой остальных значимых полей. Кроме того, у Card.io имелись проблемы с обработкой карт с индент-печатью (на которых данные пользователя только нанесены на карту, но не выдавлены).  

Вице-президент «Тинькофф Банка» Вячеслав Цыганов отметил: «Несколько лет назад мы одни из первых в России предложили пользователям сканировать банковские карты в мобильных приложениях. С внедрением новой технологии мы делаем очередной шаг вперед в этом направлении. Разработчикам из Smart Engines удалось улучшить пользовательский опыт в очень востребованном и понятном рынку функционале».

Ранее – в конце 2016 г. технология Smart IDReader уже была внедрена в мобильные приложения «Тинькофф Банка» для распознавания паспортов при заполнении документов. Технология распознает как российские паспорта нового образца с машиночитаемой зоной, так и старого образца, где она отсутствует. Система работает с загранпаспортами российских граждан, СНИЛС, водительскими удостоверениями и СТС. Smart IDReader также умеет распознавать машиночитаемую зону, выполненную по стандарту ICAO Document 9303, на любых паспортно-визовых документах всех стран.

Особенности технологии

Технология Smart IDReader позволяет распознавать все цифровые и буквенные поля на банковских картах, что дает возможность автоматического извлечения не только номера карты (card number), но и срока окончания действия (expiration date) и имени владельца карты (card holder name). Эта функциональность актуальна для «Тинькофф Банка» в связи с необходимостью ввода клиентами полной информации о карте при проведении различных платежных операций.

Технология компании Smart IDReader умеет извлекать данные как с эмбоссированных карт, так и выполненных индент-печатью (вдавливанием символов). Для этого в процессе распознавания автоматически определяется метод печати карты и выбирается необходимый алгоритм обработки. Карты с персонализацией индент-печати получили широкое распространение в России и в мире, в том числе в дебетовых проектах бюджетной и социальной сферы.

Технология Smart IDReader, в дополнение, поддерживает распознавание карт российской национальной платежной системы «Мир», участниками которой сегодня являются более 300 банков страны.

Для извлечения данных с помощью Smart IDReader в мобильном приложении необходимо на несколько секунд навести на нее камеру смартфона. Для удобства работы пользователи могут показывать карту как в горизонтальной, так и в вертикальной ориентации. Распознавание осуществляется в видеопотоке и все вычисления выполняются на устройстве без передачи данных на сервер.

«Решая задачу распознавания банковских карт, мы ориентировались, прежде всего, на работу в реальных условиях, чтобы пользователь мог распознать данные любой карты дома, в офисе, на улице и даже в такси. Для нас важно, чтобы скорость и качество распознавания были высокими как на топовых смартфонах, так и достаточно простых аппаратах», — сказал генеральный директор Smart Engines к.т.н. Владимир Арлазаров.

Модуль распознавания банковских карт Smart IDReader обеспечивает качество распознавания до 99,52% при различном освещении для любых фоновых изображений карт, а также при вводе данных со старых (затертых) банковских карт.

Принцип работы технологии на мобильных устройствах

Распознавание и автоматический ввод документов при помощи мобильных устройств является относительно новой технологией, которая активно находит свое применение в мобильных системах идентификации личности и ввода данных. При построении кроссплатформенных систем идентификации и распознавания документов в видеопотоке Smart Engines использует субпиксельную локализацию информационных (текстовых и графических) элементов и распознавание текста сверхлегкими искусственными нейронными сетями (ИНС). 

При распознавании непосредственно на мобильном телефоне вопросы быстродействия и энергоэффективности - ключевые, и привычный подход «сначала распознаем все, а потом осмыслим текст» не приводит к приемлемому результату. Знание типа документа позволяет резко сократить вычислительную сложность, но проблема в том, что число этих типов исчисляется сотнями. Поэтому ключевым требованием к классификатору типа документа является его сублинейная сложность по числу типа документов. 

Высокая производительность модуля Smart IDReader обеспечивается за счет глубокой технической оптимизации вычислений на низком уровне под каждую вычислительную платформу, а также благодаря использованию технологий обобщающего обучения и аугментации данных с использованием моделирования искажений. Специалистами Smart Engines построена технология «one-shot augmentation», позволяющая создавать высокоточные системы распознавания на основе небольшого количества экземпляров реальных данных.

При установлении соответствия в видеопотоке с субпиксельной точностью чрезвычайно трудно отличить голограмму от движения статичной пестрой картинки. Специалистами Smart Engines удалось достигнуть требуемых показателей геометрической точности, а также решить другую задачу - устойчиво отличать изменения освещенности от переливов голограммы. 

Успешное внедрение слепой динамической цветовой калибровки позволило воспользоваться линейной моделью формирования цветных изображений и перейти к анализу физических свойств поверхности документа. 

cnews.ru




Обсудить на форуме >>>


Нравится статья? Поделитесь с друзьями, нажав на кнопки соцсетей! Спасибо!



Все статьи на ABSONLINE.RU >>>


 
О проекте Конфиденциальность Реклама на портале Услуги Карта сайта  
Copyright © 2002 - 2019 ABSONLINE.RU и Бизнес-сеть "Kinetics". All rights reserved