Dokumintûndersyk

IND

Dokuminte-eksperts ferifiearje oft boarnedokuminten, lykas in berte-akte en trou-akte, autentyk binne. It brûken fan erkenningsalgoritmen stipet dokuminte-eksperts by dokumintûndersyk.

Lêst feroare op 27 maaie 2026 om 9:48 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Oare algoritmes
• Impacttoetsen: DPIA
• Status: Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

Migraasje en yntegraasje

Begjindatum

04-2024

Kontaktgegevens

[e-mail]

Link nei publykspagina

https://ind.nl/nl/over-ons/onze-organisatie/bureau-documenten https://ind.nl/nl/over-ons/onze-organisatie/visualdoc

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

It doel fan 'e algoritmen is om boarnedokuminten rapper te ferwurkjen. De funksje "dokumintherkenning" kategorisearret boarnedokuminten. Dit bepaalt oft in boarnedokumint ferskynt op in list gearstald troch dokuminteksperts. Dit is in list mei dokuminten dy't net fierder ûndersocht wurde fanwegen in leech risiko op fraude. De funksje "detailherkenning" helpt om autentisiteitskenmerken op boarnedokuminten te finen.

Afwagings

De dokuminteksperts hawwe te krijen mei in tige hege wurkdruk en beheinde kapasiteit. De brûkte algoritmen helpe dokuminteksperts om boarnedokuminten effisjint te behanneljen mei in leech risikoprofyl.

Minskele tuskenkomst

It algoritme foar dokumintherkenning leart fan hoe't dokuminteksperts de gescande boarnedokuminten kategorisearje. De kategorisaasje troch it algoritme wurdt altyd mei de hân ferifiearre.

Risikobehear

De dokuminteksperts ferifiearje de resultaten fan it algoritme foar dokumintherkenning. Se beoardielje oft it boarnedokumint korrekt herkend is. As it algoritme in ferkeard resultaat jout, wurdt dit mei de hân korrizjeare troch de dokuminteksperts. Boarnedokuminten mei in leech risikoprofyl wurde ek willekeurich mei de hân ûndersocht. De dokuminteksperts binne altyd ferantwurdlik foar de definitive oanbefelling. Detailherkenning wurdt allinich mei de hân útfierd troch dokuminteksperts. De resultaten fan dit algoritme binne stypjend en wurde net automatysk brûkt yn fierder dokumintûndersyk.

Wettlike basis

1. Artikels 14, 20, 28 en 45a fan 'e Frjemdingenwet stelle fêst dat de minister autorisearre is om ferbliuwsfergunningen te jaan, te wizigjen en/of yn te lûken.
2. Artikel 3:2 fan 'e Algemiene Wet Bestjoersrjocht bepaalt dat it bestjoersorgaan de nedige kennis sammelje moat oangeande de relevante feiten en belangen dy't ôfweage wurde moatte by it tarieden fan in beslút. Dit foarmet dêrom in ferplichting om in ûndersyk te dwaan.

Links nei wettlike basis

• Article 14 Aliens Act: https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0011823&hoofdstuk=3&afdeling=3&paragraaf=1&artikel=14&z=2024-01-01&g=2024-01-01
• Article 20 Aliens Act: https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0011823&hoofdstuk=3&afdeling=3&paragraaf=2&artikel=20&z=2024-01-01&g=2024-01-01
• Article 28 Aliens Act: https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0011823&hoofdstuk=3&afdeling=4&paragraaf=1&artikel=28&z=2024-01-01&g=2024-01-01
• Section 45a Aliens Act: https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0011823&hoofdstuk=3&afdeling=5&paragraaf=1&artikel=45a&z=2024-01-01&g=2024-01-01
• - Article 3:2 General Administrative Law Act: https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0005537&hoofdstuk=3&afdeling=3.2&artikel=3:2&z=2024-05-01&g=2024-05-01

Taljochting op impacttoetsen

De DPIA is útfierd.

Impacttoetsen

Data Protection Impact Assessment (DPIA)

Wurking

Gegevens

Digitale scans fan hege kwaliteit fan boarnedokuminten en minsklike annotaasjes, lykas lân, dokuminttype en lokaasje fan autentisiteitsfunksjes. De dokuminteksperts beoardielje de foarsizzingen fan 'e algoritmen en meitsje nije annotaasjes. Nei ferifikaasje fan dizze annotaasjes wurde se tafoege oan 'e dataset dy't brûkt wurdt troch de algoritmen. Op dizze manier bliuwe de algoritmen leare oer patroanen yn 'e gegevens op basis fan feedback fan 'e dokuminteksperts.

Technyske wurking

Foar it dokumintherkenningsalgoritme waard in VGG16 neuraal netwurk traind op dokumintgegevenskarakteristiken basearre op boarnedokumintgegevens. Dit makket it bygelyks mooglik om it dokuminttype te herkennen. It detailherkenningsalgoritme brûkt in kombinaasje fan besteande fisuele modellen en neurale netwurken dy't yntern traind binne op autentisiteitsfunksjes.

De boarnedokuminten wurde scanned en yntsjinne by it systeem. De scan wurdt ek yntsjinne by it dokumintherkenningsalgoritme. De foarseine kategorisaasje wurdt dêrnei ferifiearre troch in dokumintekspert foardat it boarnedokumint fierder giet yn 'e dokumintûndersyk. Tidens dizze dokumintûndersyk kinne de autentisiteitskenmerken manuell ophelle wurde mei it detaillearre herkenningsalgoritme.

Leveransier

TNO