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Nota
Document Intelligence v4.0 2024-11-30 (GA) API para el modelo de documento de identidad (ID) precompilado ahora admite documentos de identificación de todas las regiones de todo el mundo, incluida la cobertura ampliada en Norteamérica, América del Sur, Asia, Europa, África y Oceanía.
El modelo de Documento Inteligente de Identidad (ID) combina el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) con modelos de aprendizaje profundo para analizar y extraer información clave de los documentos de identidad. La API analiza los documentos de identidad (incluidos los siguientes) y devuelve una representación de datos JSON estructurada.
| Región | Tipos de documento |
|---|---|
| En todo el mundo | Libro de Pasaporte, Tarjeta de Pasaporte |
| Estados Unidos | Licencia de conducir, tarjeta de identificación, permiso de residencia (tarjeta verde), tarjeta de seguridad social, identificación militar |
| India | Licencia de Conducir, PAN Card, Aadhaar Card |
| Australia | Licencia de Conducir, Tarjeta con Foto, Identificación Key-pass (incluida la versión digital) |
| Otro | Permiso de conducir, Tarjeta de identificación, Permiso de residencia |
La inteligencia de documentos puede analizar y extraer información de documentos de identificación emitidos por el gobierno (ID) mediante su modelo de identificadores creados previamente. Combina nuestras potentes funcionalidades de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) con funcionalidades de reconocimiento de identificadores para extraer información clave de Passports mundiales y licencias de conducir de Ee. UU. (todos los 50 estados y D.C.). La API de identificadores extrae información clave de estos documentos de identidad, como el nombre, el apellido, la fecha de nacimiento, el número de documento, etc. Esta API está disponible en Document Intelligence v2.1 como servicio en la nube.
Procesamiento de documentos de identidad
El procesamiento de documentos de identidad implica extraer datos de documentos de identidad manualmente o mediante la tecnología basada en OCR. El procesamiento de documentos de identificador es un paso importante en cualquier operación empresarial que requiera una prueba de identidad. Entre los ejemplos se incluyen la verificación de clientes en bancos y otras instituciones financieras, aplicaciones hipotecas, visitas médicas, procesamiento de reclamaciones, industria de la hospitalidad, etc. Las personas proporcionan alguna prueba de su identidad a través de licencias de conducir, pasaportes y otros documentos similares para que la empresa pueda verificarlos de forma eficaz antes de proporcionar servicios y beneficios.
Ejemplo de licencia de conducir de EE. UU. procesada con Document Intelligence Studio
Extracción de datos
El servicio de identificadores preconstruidos extrae los valores clave de los pasaportes internacionales y las licencias de conducir de EE. UU. y los devuelve en una respuesta JSON estructurada y organizada.
Ejemplo de licencia de conducir
Ejemplo de Passport
Opciones de desarrollo
Document Intelligence v4.0: 2024-11-30 (GA) admite las siguientes herramientas, aplicaciones y bibliotecas:
| Característica | Recursos | Id. de modelo |
|---|---|---|
| Modelo de documento de identificador | • |
preconstruido-idDocument |
Document Intelligence v3.1 admite las siguientes herramientas, aplicaciones y bibliotecas:
| Característica | Recursos | Id. de modelo |
|---|---|---|
| Modelo de documento de identificador | • |
preconstruido-idDocument |
Document Intelligence v3.0 admite las siguientes herramientas, aplicaciones y bibliotecas:
| Característica | Recursos | Id. de modelo |
|---|---|---|
| Modelo de documento de identificador | • |
preconstruido-idDocument |
Document Intelligence v2.1 admite las siguientes herramientas, aplicaciones y bibliotecas:
| Característica | Recursos |
|---|---|
| Modelo de documento de identificador | • Herramienta de etiquetado de inteligencia de documentos • REST API • SDK de biblioteca de cliente • Contenedor de Docker de Inteligencia de Documentos |
Requisitos de entrada
Se admiten los siguientes formatos de archivo.
| Modelo | Imagen: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF |
Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML |
|
|---|---|---|---|
| Lectura | ✔ | ✔ | ✔ |
| Diseño | ✔ | ✔ | ✔ |
| Documento general | ✔ | ✔ | |
| Prefabricado | ✔ | ✔ | |
| Extracción personalizada | ✔ | ✔ | |
| Clasificación personalizada | ✔ | ✔ | ✔ |
- Fotos y escaneos: Para obtener mejores resultados, proporcione una foto clara o un escaneo de alta calidad por documento.
- ARCHIVOS PDF y TIFF: para archivos PDF y TIFF, se pueden procesar hasta 2000 páginas. (Con una suscripción de nivel gratuito, solo se procesan las dos primeras páginas).
- Tamaño del archivo: el tamaño de archivo para analizar documentos es de 500 MB para el nivel de pago (S0) y 4 MB para el nivel gratis (F0).
- Dimensiones de imagen: las dimensiones deben estar entre 50 píxeles x 50 píxeles y 10 000 píxeles x 10 000 píxeles.
- Bloqueos de contraseña: si los archivos PDF están bloqueados con contraseña, debe quitar el bloqueo antes del envío.
- Alto del texto: el alto mínimo del texto que se va a extraer es de 12 píxeles para una imagen de 1024 x 768 píxeles. Esta dimensión corresponde a aproximadamente texto de 8 puntos a 150 puntos por pulgada.
- Entrenamiento de modelos personalizados: el número máximo de páginas para los datos de entrenamiento es 500 para el modelo de plantilla personalizado y 50 000 para el modelo neuronal personalizado.
- Entrenamiento del modelo de extracción personalizada: el tamaño total de los datos de entrenamiento es de 50 MB para el modelo de plantilla y 1 GB para el modelo neuronal.
- Entrenamiento del modelo de clasificación personalizada: el tamaño total de los datos de entrenamiento es de 1 GB con un máximo de 10 000 páginas. Para 2024-11-30 (GA), el tamaño total de los datos de entrenamiento es de 2 GB con un máximo de 10 000 páginas.
- Tipos de archivo de Office (DOCX, XLSX, PPTX): el límite máximo de longitud de cadena es de 8 millones de caracteres.
Formatos de archivo admitidos: JPEG, PNG, PDF y TIFF.
Número admitido de páginas para archivos PDF y TIFF: hasta 2000 páginas o solo las dos primeras páginas para suscriptores de nivel gratuito.
Tamaño de archivo admitido: menos de 50 MB TOTAL; píxeles mínimos: 50 x 50 px; píxeles máximos de 10 000 x 10 000 px.
Extracción de datos del modelo de documento de identificador
Extraiga datos, incluidos el nombre, la fecha de nacimiento y la fecha de expiración, de los documentos de identificación. Necesita los siguientes recursos:
Una suscripción de Azure, puede crear una de forma gratuita.
Una instancia de Document Intelligence en el portal de Azure. Puede usar el plan de tarifa gratuito (
F0) para probar el servicio. Después de implementar el recurso, seleccione Ir al recurso para obtener la clave y el punto de conexión.
Nota
Document Intelligence Studio está disponible con las API v3.1 y v3.0 y versiones posteriores.
En la página principal de Document Intelligence Studio, seleccione Documentos de identidad.
Puede analizar la factura de ejemplo o cargar sus propios archivos.
Seleccione el botón Ejecutar análisis y, si es necesario, configure las opciones Analizar:
Herramienta de etiquetado de muestras de Inteligencia Documental
Vaya a la herramienta de muestra de Inteligencia de Documentos.
En la página principal de la herramienta de ejemplo, seleccione el icono Usar modelo precompilado para obtener datos .
Seleccione el tipo de formulario que se va a analizar en el menú desplegable.
Elija una dirección URL para el archivo que desea analizar de las siguientes opciones:
- Sample invoice document.
- Sample ID document.
- Imagen de muestra de recibo.
- Muestra de imagen de tarjeta de presentación.
En el campo Origen , seleccione URL en el menú desplegable, pegue la dirección URL seleccionada y seleccione el botón Capturar .
En el campo Punto de conexión del servicio de Document Intelligence, pegue el punto de conexión que obtuvo con la suscripción de Document Intelligence.
En el campo clave , pegue la clave que obtuvo del recurso de Document Intelligence.
Seleccione Ejecutar análisis. La herramienta de etiquetado de muestras de Inteligencia de Documentos llama a la API Analyze Prebuilt y analiza el documento.
Vea los resultados: vea los pares clave-valor extraídos, los elementos de línea, el texto resaltado extraído y las tablas detectadas.
Descargue el archivo de salida JSON para ver los resultados detallados.
- El nodo "readResults" contiene todas las líneas de texto con su respectivo cuadro delimitador en la página.
- El nodo "selectionMarks" muestra cada marca de selección (casilla, marca de radio) y si su estado está seleccionado o no seleccionado.
- La sección "pageResults" incluye las tablas extraídas. Para cada tabla, Document Intelligence extrae el texto, el índice de fila y columna, el alcance de fila y columna, el cuadro delimitador, etc.
- El campo "documentResults" contiene información de pares clave-valor e información de elementos de línea para las partes más relevantes del documento.
Nota
La herramienta de etiquetado de ejemplo no admite el formato de archivo BMP. Esta restricción es una limitación de la herramienta, no del servicio de inteligencia documental.
Extracciones de campos
Para consultar los campos de extracción de documentos admitidos, vea la página del modelo de documento ID en nuestro repositorio de ejemplos en GitHub.
Tipos de documentos admitidos
El modelo de documento de identificación admite actualmente licencias de conducir de EE. UU. y la página biográfica de pasaportes internacionales (excepto la extracción de visados y otros documentos de viaje).
Campos extraídos
| Nombre | Tipo | Descripción | Valor |
|---|---|---|---|
| País | país | Código de país compatible con el estándar ISO 3166 | "EE. UU." |
| FechaDeNacimiento | fecha | Fecha de nacimiento en formato AAAA-MM-DD | "1980-01-01" |
| FechaDeVencimiento | fecha | Fecha de expiración en formato aaaa-MM-DD | "2019-05-05" |
| Número de Documento | string | Número de pasaporte relevante, número de licencia de conducir, etc. | "340020013" |
| FirstName | string | Se extrajo el nombre y la inicial del segundo nombre, si corresponde. | "JENNIFER" |
| Apellido | string | Apellido extraído | "BROOKS" |
| Nacionalidad | país | Código de país compatible con el estándar ISO 3166 | "EE. UU." |
| Sexo | género | Entre los posibles valores extraídos se incluyen "M" "F" "X" | "F" |
| MachineReadableZone | objeto | Passport MRZ extraído, incluidas dos líneas de 44 caracteres cada una |
"P<USABROOKS<<JENNIFER<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< 3400200135USA8001014F1905054710000307 715816<" |
| TipoDeDocumento | string | Tipo de documento, por ejemplo, Passport, Licencia de conducir | pasaporte |
| Dirección | string | Dirección extraída (solo licencia de conducir) | 123 CALLE SU CIUDAD WA 99999-1234 |
| Región | string | Región extraída, estado, provincia, etc. (solo licencia de conducir) | "Washington" |
Guía de migración
- Siga nuestra guía de migración de Document Intelligence v3.1 para aprender a usar la versión v3.0 en sus aplicaciones y flujos de trabajo.
Pasos siguientes
Pruebe a procesar sus propios formularios y documentos con Document Intelligence Studio.
Complete un inicio rápido de Document Intelligence y empiece a crear una aplicación de procesamiento de documentos en el lenguaje de desarrollo que prefiera.
Pruebe a procesar sus propios formularios y documentos con la herramienta de Etiquetado de Ejemplo de Inteligencia de Documentos.
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