扩充后的美国护照数据集

扩充后的美国护照数据集 数据说明： 机器学习中的数据生成涉及创建或操作数据来训练和评估机器学习模型。数据生成的目的是提供涵盖广泛场景的多样化和有代表性的示例，确保模型的鲁棒性和泛化能力。 数据增强技术包括对现有数据样本应用各种转换以创建新的数据样本。这些转换包括:随机旋转、平移、缩放、翻转等。增强可帮助增加数据集大小、引入自然变异，并通过使模型对特定转换更具不变性来提高模型性能。 该数据集包含牛成的美国护照，这是官方护照的副本，但随机生成的详细信息，如姓名，出生日期等。生成这些假护照的主要目的是展示典型护照文件的结构和内容，并训练神经网络识别这种类型的文件。 生成的护照可以帮助进行研究，而不需要访问或泄露经常敏感并受隐私条例约束的真实用户数据。合成数据生成允许研究人员使用模拟护照数据开发和完善模型，而不会有隐私泄露的风险。