Fraud Detection Idnet Three Class
モデル概要
このモデルは画像分類モデルで、特に身分証画像における詐欺行為を検出するために設計されています。画像を3つのカテゴリに分類できます:非詐欺画像、身分証の改ざんや書き換え痕跡、身分証の切り取りや交換痕跡です。
モデル特徴
詐欺検出
身分証画像における改ざん、書き換え、切り取り、交換などの詐欺痕跡を識別できます。
3分類
画像を非詐欺画像、身分証の改ざんや書き換え痕跡、身分証の切り取りや交換痕跡の3つに分類します。
コンピュータビジョン
コンピュータビジョン技術に基づいており、画像分類タスクに適しています。
モデル能力
画像分類
詐欺検出
身分証画像分析
使用事例
金融セキュリティ
身分証詐欺検出
金融機関が口座開設や本人確認プロセスにおいて身分証画像の真偽を検出するために使用されます。
改ざん、書き換え、切り取り、交換などの詐欺痕跡を効果的に識別できます。
法務コンプライアンス
法務文書検証
法務機関が身分証画像の真正性を検証し、詐欺行為を防止するために使用されます。
本人確認の精度と効率を向上させます。
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