以下是加利福尼亚州科恩县高级法院健康计划 ID 卡的样本和说明。ID 卡可能因所选计划覆盖范围而异。如果您对 ID 卡有疑问或需要其他卡,请拨打 800-442-7247 联系 HealthComp。ID 卡正面:
表 1:无错误完成的模拟次数(共 567 次)。第二行 N 值给出每个图库中登记的人数。420 人的图库代表登机;42000 人的案例代表机场安检线,预计会有更多人。第三行 k 值给出每个图库中每个登记者的图像数量。第二列和第三列标识算法及其提交给 NIST 的日期。其余列给出 567 次模拟中的次数,其中所有 420 名旅客都登机(列第 4、5 列)或通过检查点(列 6),没有遇到假阴性。值越高越好,表格按第一个结果列排序。阈值设置为只有一小部分(0.0003)的非匹配搜索会返回任何匹配。阴影单元格表示该试验最准确的三种算法。
表 1:无错误完成的模拟次数(共 567 次)。第二行 N 值给出每个图库中登记的人数。420 人的图库代表登机;42000 人的案例代表机场安检线,预计会有更多人。第三行 k 值给出每个图库中每个登记者的图像数量。第二列和第三列标识算法及其提交给 NIST 的日期。其余列给出 567 次模拟中的次数,其中所有 420 名旅客都登机(列第 4、5 列)或通过检查点(列 6),没有遇到假阴性。值越高越好,表格按第一个结果列排序。阈值设置为只有一小部分(0.0003)的非匹配搜索会返回任何匹配。阴影单元格表示该试验最准确的三种算法。
摘要 对象识别和检测是经过深入研究的问题,并已开发出一套几乎标准的解决方案。身份证件识别、分类、检测和定位是许多应用程序所需的任务,特别是在关键基础设施场所的物理访问控制安全系统中。在本文中,我们提出了一种基于人工卷积神经网络和语义分割方法的模型的新原始架构,用于识别和检测图像中的身份证件。处理此类图像的挑战在于,当此类应用程序在工业单板微型计算机硬件上运行时,计算性能有限且内存量有限。本研究的目的是证明所提技术的可行性并获得质量指标。研究方法是评估在移动身份证件视频数据集上训练的深度学习检测模型。该数据集包含 500 个视频片段,涵盖 50 种不同的身份证件类型。模拟的数值结果用于评估质量指标。我们将结果表示为交并比值的准确度与阈值。本文报告的交并比 (IoU) 阈值为 0.8 时,准确度高于 0.75。此外,我们还评估了模型的大小,并证明了在工业单片机或智能手机硬件上运行该模型的可行性。关键词 1 身份证件,目标检测,语义分割,文档识别,文档分类,深度学习,神经网络
我还要感谢为我们的研究做出贡献的所有人,特别是提供信息的警察机构和组织,这些信息为本报告奠定了基础:北卡罗来纳州格林斯博罗警察局、北卡罗来纳州伯灵顿警察局、弗吉尼亚州阿尔伯马尔县警察局、爱荷华州艾姆斯警察局和爱荷华州马歇尔敦警察局。特别感谢我们为这个项目采访的所有官员,他们慷慨地奉献了自己的时间和专业知识,尤其是 FaithAction International House 的执行董事 David Fraccaro 牧师,他的社区 ID 计划是全国各个城市的典范。
一旦校园安全部门审核并接受了您的照片提交,您将无法提交任何更改。校园安全运营经理将按照先到先得的原则准备您的 CSC 智能卡。您的卡将邮寄到我们存档的家庭住址,除非您在随照片一起发送给我们的电子邮件中提供了不同的邮寄地址。我们希望在 14 天内将您的新 CSC 智能卡寄给您,但如果我们需要更长时间,也感谢您的理解。
次要文件 • 美国各州颁发的驾驶执照或非驾驶员身份证。 • 有效的国际驾驶执照/许可证。 • 美国武装部队驾驶执照。 • 美国军方 DD-214。 • 州或联邦机构颁发的专业执照。 • 兵役卡。 • 退伍军人管理局卡。 • 有效的医疗保险身份证。 • 美国军人身份证。 • 学校颁发的带有照片的身份证。 • 学校入学表格 (DL-1/93)。 • 经过认证的学校记录: o 学校认证信; o GED 证书; o 毕业证书。 • W-2 税表,以及前几年提交的表格(纳税申报表)的副本。 • 法院记录文件: o 离婚判决书; o 收养判决书; o 改名判决书; o 破产判决书。 • 由州或联邦惩教部门签发的缓刑或释放文件,以及由同一部门签发的带照片的身份证,或由申请人释放所在县的警长签发的重罪犯身份证。
美国空军学院 5136 社区进入 Dr. Building 5136, Suite K-102 科罗拉多斯普林斯(无需预约,但强烈建议预约)
如果没有带签名的带照片身份证,则需要另外两种身份证明;其中一种必须有签名。邮寄申请时,请附上身份证正反两面的复印件。必须从蒙大拿州人口统计办公室获取经公证的出生或死亡证明申请人身份证明声明表。请致电 (406) 444-2685 获取此表格。
