免許証認識ライブラリ

自動車運転免許証をOCR処理してテキストデータに変換、データ入力の効率化を実現します。

免許証認識ライブラリ

免許証認識ライブラリは、自動車運転免許証に記載されている氏名、生年月日、本籍、住所、生年月日、免許証番号、交付日、有効期限等の情報を文字認識(OCR処理)して、文字コードに変換する開発キット(SDK)です。 本ライブラリをご利用いただくことで、金融機関や各種レンタル業、サービス業などの受付窓口で発生する本人確認手続きなど、記載事項のデータ入力を省力化するシステムの開発が実現できます。2020年4月の改正犯罪収益移転防止法施行により、スマートフォンやパソコンで利用される「本人確認方法」がより厳格化されます。免許証の記載項目のチェックについても、より強化が求められていくことが考えられます。最新バージョンでは、免許証の表面・裏面を高精度に認識し、各項目に対して論理チェックを強化したシステムの構築が可能となります。

免許証認識(OCR)ライブラリ 基本機能

1.免許証の表面に記載されている全項目の文字認識・出力
氏名、生年月日、住所、交付日、有効期限、条件欄、免許証番号、取得日、種類欄、公安委員会、顔写真、有効期限欄の色判定結果を認識・出力することが可能です。

免許証認識サンプル

2.免許証番号のチェック機能
免許証番号の認識結果が不正な番号ではないかチェックすることが可能です。

3.運転免許証の特殊フォント対応
通常のフォントと異なる運転免許証特有のフォントに対応しています。 免許証認識 特殊フォント対応

4.氏名欄認識結果の変換出力
・氏名欄の認識結果からフリガナを取得して出力可能です。
・氏名欄の認識結果からフリガナをローマ字変換して出力可能です。

5.住所欄認識結果の変換出力
・住所欄の認識結果から郵便番号・フリガナを取得して出力可能です。
・都道府県の記載のない免許証でも、住所欄の認識結果から都道府県を補完して出力可能です。
・都道府県/市区町村/町域/その他の4分割にして出力可能です

6.カメラ画像の最適化
スマートフォンやデジタルカメラで撮影されたカメラ画像に対して、画像全体から免許証領域のトリミング、カメラ画像特有の歪み補正、文字認識が行えます。 免許証認識 カメラ画像 最適化

7.画像出力時の指定座標マスキング機能搭載
免許証の画像保存する際、画像の一部をマスキングすることが可能になりました。 不要な領域をマスキングすることで、管理リスクを軽減して画像データを保存することが可能です。 免許証認識 カメラ画像 最適化

8.有効期限欄の色判定機能を搭載
有効期限欄の色判定(ゴールド・ブルー・グリーン)に対応しました。

9.マルチプロセス対応/64ビットネイティブ対応
マルチプロセスおよび64ビットネイティブに対応しました。クラウドサービス環境での利用など、大量処理が予想されるサーバーに組み込みが可能です。

免許証認識(OCR)ライブラリ 新機能

1.さまざまな項目の論理チェック機能を強化
免許証番号をはじめ免許証に記載されている各項目のOCR 結果に対してさまざまな内容の論理チェックを可能とします。 免許証認識 論理チェック

2.旧姓記載の対応
氏名欄に記載された旧姓を認識し、【氏名】と【旧姓】の項目にそれぞれ出力します。 免許証認識 旧姓対応

3.裏面に対する機能
AIを活用し、免許証画像の裏面切り出し、備考欄記載チェックをおこないます。 免許証認識 裏面認識

免許証認識(OCR)ライブラリ 活用シーン

銀行口座の開設 カード発行 1.銀行口座の開設 カード発行
個人情報入力作業と本人確認書類の取得の自動化により、口座開設に伴うお客さまの入力の手間を軽減し、手続き時間を大幅に短縮することが可能です。
 
会員登録 2.会員登録
本人確認書類をすばやく認識し、顧客情報の登録を迅速に行えます。手入力の手間が省略され、コスト削減が図れます。
 
レンタル リース店舗受付 3.レンタル リース店舗受付
お客様の面前でOCR処理することで、受付業務の効率化と同時に不要なコピー作業を省くことで、お客様の安心感を高めます。

免許証認識(OCR)ライブラリ 動作環境

Windows版
対応OS
(通常版)
Windows 11 / 10(64bit)
※各日本語版に対応
※LTSC / LTSBの対応については、別途お問い合わせください。
対応OS
(ServerOS版)
Windows Server 2022 / 2019 / 2016 
Windows 11 / 10 
※各日本語版に対応
※LTSC / LTSBの対応については、別途お問い合わせください。
※対応仮想環境の最新情報は【こちら】をご覧ください
対応機種 上記OSが正常に動作する機種
Linux版
対応OS CentOS 7(7.0~7.9)
Red Hat Enterprise Linux 7(7.0~7.9)
Red Hat Enterprise Linux 8(8.0~8.3)
Red Hat Enterprise Linux 9(9.0~9.1)
対応機種 上記OSが正常に動作する機種
開発環境 GCC 4.8.5 以降
Android版
対応OS Android OS 13 / 12 / 11 / 10 / 9
対応機種 500万画素以上のカメラを搭載した端末で、上記OSが正常に動作する機種
および、次のCPUアーキテクチャの端末に対応
ARMv7互換(x86 / MIPS版は非対応)
開発環境 Android Studio 3.6.1以降
iOS版
対応OS iOS 16 / 15
対応機種 500万画素以上のカメラを搭載したiPhoneおよびiPadで、上記OSが正常に動作する機種
開発環境 Xcode 11.0 以降

免許証認識(OCR)ライブラリ 仕様・スペック

入力
入力手段 カメラ画像/スキャナ画像
※Android/iOS版はスキャナ画像取込に対応していません。
入力ファイル形式 Windows、Linux:JPEG / PNG / BMP
iOS 、Android:JPEG / PNG
Cloud:JPEG
画像解像度 スキャナ画像:400または600dpi(推奨:600dpi)
カメラ画像:500~2300万画素
※免許証部分の切り出し画像が 200万画素以上となることを推奨
画像の回転 90度/180度/270度、縦横上下自動判定
その他 画像ファイルの変更(上書き保存)、移動、削除は行いません
認識
認識対象文字種 漢字(JIS 第1水準 2965 文字、第2水準3390 文字)、ひらがな、カタカナ、アルファベット、数字記号文字 -( )・々
姓名辞書処理 認識候補文字と姓名辞書により姓名を分割およびフリガナ、ローマ字に変換したフリガナを取得
住所辞書処理 認識候補文字と住所辞書により置換
出力
認識結果 候補文字の取得、文字読取位置の座標取得が可能
※文字間スペースコード出力無し
アルファベット・数字・記号:半角出力 / その他:全角出力
出力項目 氏名、姓、名、生年月日、住所、交付日、有効期限、免許証番号、条件欄、取得日、種類欄、公安委員会、顔写真、有効期限欄の色判定結果
文字コード Windows版:Shift-JIS
Linux / iOS / Android版:UTF-8
Cloud:UTF-8(JSON形式)
切り出し画像 カラー画像
ファイル形式:JPEG / PNG / BMP / TIFF
※指定領域をマスキングした画像の出力も可能
※Cloud版は任意の画像部分の切り出し機能はありません
部分画像 顔写真など
ファイル形式:JPEG / PNG / BMP / TIFF
※部分画像の切り出し領域の指定が可能

免許証認識(OCR)ライブラリ ラインナップ・価格

Windows版
免許証認識ライブラリ v.6.0 開発キット 定価 500,000円 + 税
免許証認識ライブラリ v.6.0 開発キット 年間保守サービス 定価 100,000円 + 税
免許証認識ライブラリ v.6.0 ServerOS対応版 開発キット 定価 900,000円 + 税
免許証認識ライブラリ v.6.0 ServerOS対応版 開発キット 年間保守サービス 定価 180,000円 + 税
Linux版
免許証認識ライブラリ v.6.0 for Linux 開発キット 定価 900,000円 + 税
免許証認識ライブラリ v.6.0 for Linux 開発キット 年間保守サービス 定価 180,000円 + 税
Android版
免許証認識ライブラリ v.5.0 for Android 開発キット 定価 500,000円 + 税
免許証認識ライブラリ v.5.0 for Android 開発キット 年間保守サービス 定価 100,000円 + 税
iOS版
免許証認識ライブラリ v.5.0 for iOS 開発キット 定価 500,000円 + 税
免許証認識ライブラリ v.5.0 for iOS 開発キット 年間保守サービス 定価 100,000円 + 税

※年間保守サービスは必須となります。商品購入時にお申し込みください。
※本ライブラリを使用した商品の配布については別途ライセンス費用が必要となります。
※税額は商品引き渡しおよび役務の提供時における税率に基づいて算出される税額となります。

注釈
*1 スキャナ画像の取り込みは、Windows版、Liunx版となります。Android版、iOS版は対応していません。
*2 本ライブラリは同一プロセス内での非同期実行(マルチスレッド呼び出し)には対応していません。

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