Documentonderzoek

IND

Documentdeskundigen controleren of brondocumenten, zoals een geboorteakte en huwelijksakte, echt zijn. Het gebruik van herkenningsalgoritmes ondersteunt documentdeskundigen bij documentonderzoek.

Laatst gewijzigd op 27 mei 2026 om 9:48 | Publicatiestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Overige algoritmes
• Impacttoetsen: DPIA
• Status: In gebruik

Algemene informatie

Thema

Migratie en integratie

Begindatum

04-2024

Contactgegevens

[e-mail]

Link naar publiekspagina

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

Verantwoord gebruik

Doel en impact

Het doel van de algoritmes is om brondocumenten sneller te verwerken. De functie “documentherkenning” categoriseert brondocumenten. Hiermee wordt bepaald of een brondocument op een lijst staat die door een documentdeskundigen is opgesteld. Dit is een lijst met documenten die door laag risico op fraude niet verder worden onderzocht. De functie “detailherkenning” helpt om kenmerken van echtheid op brondocumenten te vinden.

Afwegingen

De documentdeskundigen hebben te maken met een zeer hoge werkdruk en beperkte capaciteit. De gebruikte algoritmes helpen documentdeskundigen om efficiënt om te gaan met brondocumenten met een laag risicoprofiel.

Menselijke tussenkomst

Het documentherkenningsalgoritme leert van hoe documentdeskundigen de gescande brondocumenten categoriseren. De categorisering door het algoritme wordt altijd handmatig gecontroleerd.

Risicobeheer

De documentdeskundigen controleren de resultaten van het documentherkenningsalgoritme. Ze beoordelen of het brondocument juist is herkend. Wanneer het algoritme een verkeerd resultaat heeft gegeven, wordt dit door de documentdeskundigen handmatig gecorrigeerd. Ook brondocumenten met een laag risicoprofiel worden willekeurig handmatig onderzocht. De documentdeskundigen zijn altijd verantwoordelijk voor het eindadvies. Detailherkenning wordt alleen handmatig door documentdeskundigen uitgevoerd. De resultaten van dit algoritme zijn ondersteunend en worden niet automatisch gebruikt in het verdere documentonderzoek.

Wettelijke basis

1. In artikel 14, 20, 28 en 45a van de Vreemdelingenwet is neergelegd dat de Minister bevoegd is verblijfsvergunningen te verlenen, te wijzigen en/of intrekken.
2. In artikel 3:2 Algemene wet bestuursrecht is neergelegd dat het bestuursorgaan bij de voorbereiding van een besluit de nodige kennis omtrent de relevante feiten en af te wegen belangen vergaart. Een verplichting tot het doen van een onderzoek dus.

Links naar wettelijke basis

• Artikel 14 Vreemdelingenwet: https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0011823&hoofdstuk=3&afdeling=3&paragraaf=1&artikel=14&z=2024-01-01&g=2024-01-01
• Artikel 20 Vreemdelingenwet: https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0011823&hoofdstuk=3&afdeling=3&paragraaf=2&artikel=20&z=2024-01-01&g=2024-01-01
• Artikel 28 Vreemdelingenwet: https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0011823&hoofdstuk=3&afdeling=4&paragraaf=1&artikel=28&z=2024-01-01&g=2024-01-01
• Artikel 45a Vreemdelingenwet: https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0011823&hoofdstuk=3&afdeling=5&paragraaf=1&artikel=45a&z=2024-01-01&g=2024-01-01
• • Artikel 3:2 Algemene wet bestuursrecht: https://wetten.overheid.nl/jci1.3:c:BWBR0005537&hoofdstuk=3&afdeling=3.2&artikel=3:2&z=2024-05-01&g=2024-05-01

Toelichting op impacttoetsen

DPIA is uitgevoerd

Impacttoetsen

Data Protection Impact Assessment (DPIA)

Werking

Gegevens

Hoogwaardige digitale scans van brondocumenten en menselijke aantekeningen, zoals land, documentsoort en locatie van echtheidskenmerken. De documentdeskundigen beoordelen de voorspellingen van de algoritmes en maken nieuwe aantekeningen. Na controle van deze aantekeningen worden deze toegevoegd aan de dataset die de algoritmes gebruiken. Zo blijven de algoritmes bijleren over patronen in de data op basis van feedback van de documentdeskundigen.

Technische werking

Voor het documentherkenningsalgoritme is op basis van brondocument-data een VGG16 neuraal netwerk getraind op kenmerken van documentgegevens. Daarmee kan bijvoorbeeld de documentsoort worden herkend. Voor het detailherkenningsalgoritme wordt gebruikgemaakt van een combinatie van bestaande visuele modellen en neurale netwerken die intern op echtheidskenmerken zijn getraind.

De brondocumenten worden gescand en worden aan het systeem aangeboden. De scan wordt ook aan het documentherkenningsalgoritme aangeboden. De voorspelde categorisering wordt vervolgens gecontroleerd door een documentdeskundige voordat het brondocument verder gaat in het documentonderzoek. Gedurende dit documentonderzoek kan met behulp van het detailherkenningsalgoritme handmatig de echtheidskenmerken worden opgevraagd.

Leverancier

TNO