ocr識別圖片身份證號

ocr識別圖片身份證號

預集成
通用API
【更新時間: 2025.01.21】 身份證人像面OCR識別,支持識別身份證正面文字信息,通過比對姓名和身份證號,實時聯(lián)網(wǎng)核查核驗是否一致并返回結(jié)果。支持對URL網(wǎng)絡(luò)圖片和Base64信息進行識別,支持PNG、JPG、JPEG格式,雙引擎識別。
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ocr識別圖片身份證號
身份證人像面OCR識別,支持識別身份證正面文字信息,通過比對姓名和身份證號...
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產(chǎn)品介紹
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什么是ocr識別圖片身份證號?

OCR識別圖片身份證號服務是一種基于光學字符識別(OCR)技術(shù)的智能化解決方案,專門用于從身份證圖片中提取和驗證身份證號碼及其他相關(guān)信息。該服務通過先進的圖像處理算法和深度學習模型,能夠快速、準確地識別身份證上的文字信息,并支持多種格式的圖片輸入。無論是掃描件、拍照件還是復印件,該服務都能高效處理,確保信息的準確性和完整性。此外,該服務還具備強大的數(shù)據(jù)驗證功能,能夠自動檢測身份證號碼的有效性,防止錯誤信息的錄入。廣泛應用于金融、政務、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域,為用戶提供便捷、安全的身份信息識別服務。

 

什么是ocr識別圖片身份證號接口?

由服務使用方的應用程序發(fā)起,以Restful風格為主、通過公網(wǎng)HTTP協(xié)議調(diào)用ocr識別圖片身份證號,從而實現(xiàn)程序的自動化交互,提高服務效率。

ocr識別圖片身份證號有哪些核心功能?

  1. 高精度身份證號碼識別:OCR識別圖片身份證號服務采用先進的深度學習算法,能夠從復雜的背景中準確提取身份證號碼。無論是身份證的正反面,還是不同光照條件下的圖片,該服務都能保持極高的識別準確率。通過多層次的圖像預處理和字符分割技術(shù),系統(tǒng)能夠有效去除噪聲、校正傾斜、增強對比度,從而確保識別結(jié)果的準確性。此外,服務還支持多種語言和字符集的識別,適用于不同國家和地區(qū)的身份證格式。
  2. 多格式圖片支持:該服務支持多種圖片格式的輸入,包括JPEG、PNG、BMP、PDF等,用戶可以根據(jù)實際需求選擇合適的格式進行上傳。無論是掃描件、拍照件還是復印件,系統(tǒng)都能自動識別并處理。此外,服務還支持批量處理功能,用戶可以一次性上傳多張圖片,系統(tǒng)會自動進行批量識別,大大提高了工作效率。對于不同分辨率的圖片,系統(tǒng)也能自動調(diào)整識別參數(shù),確保在不同質(zhì)量圖片下的識別效果。
  3. 自動數(shù)據(jù)驗證與糾錯:在識別身份證號碼的同時,該服務還具備自動數(shù)據(jù)驗證功能。系統(tǒng)會根據(jù)身份證號碼的編碼規(guī)則,自動檢測號碼的有效性,防止錯誤信息的錄入。如果識別結(jié)果存在疑問,系統(tǒng)會自動進行糾錯處理,提供多個可能的識別結(jié)果供用戶選擇。此外,服務還支持與其他數(shù)據(jù)庫的對接,能夠?qū)崟r驗證身份證號碼的真實性,確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。
  4. 安全與隱私保護:OCR識別圖片身份證號服務高度重視用戶數(shù)據(jù)的安全與隱私保護。所有上傳的圖片和識別結(jié)果都會經(jīng)過嚴格的加密處理,確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性。系統(tǒng)還支持自動刪除功能,用戶可以選擇在識別完成后自動刪除上傳的圖片,防止數(shù)據(jù)泄露。此外,服務還符合多項國際和國內(nèi)的數(shù)據(jù)安全標準,如GDPR、ISO 27001等,為用戶提供全方位的安全保障。
  5. API接口與集成支持:該服務提供豐富的API接口,支持與各類系統(tǒng)和平臺的快速集成。用戶可以通過簡單的API調(diào)用,將OCR識別功能嵌入到自己的應用中,實現(xiàn)無縫對接。API接口支持多種編程語言,如Python、Java、C#等,方便開發(fā)者進行二次開發(fā)。此外,服務還提供詳細的開發(fā)文檔和技術(shù)支持,幫助用戶快速上手并解決集成過程中遇到的問題。

ocr識別圖片身份證號的技術(shù)原理是什么?

  1. 圖像預處理:在OCR識別過程中,圖像預處理是一個非常重要的環(huán)節(jié)。首先,系統(tǒng)會對上傳的圖片進行灰度化處理,將彩色圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖片,減少顏色對識別的影響。然后,系統(tǒng)會對圖片進行二值化處理,將灰度圖片轉(zhuǎn)換為黑白圖片,突出文字信息。接下來,系統(tǒng)會對圖片進行噪聲去除、傾斜校正、對比度增強等操作,確保圖片的質(zhì)量達到識別要求。
  2. 字符分割:在圖像預處理完成后,系統(tǒng)會對圖片中的字符進行分割。首先,系統(tǒng)會通過邊緣檢測算法,定位圖片中的文字區(qū)域。然后,系統(tǒng)會對文字區(qū)域進行水平投影和垂直投影,確定每個字符的邊界。最后,系統(tǒng)會將每個字符分割出來,形成獨立的字符圖像,為后續(xù)的字符識別做準備。
  3. 字符識別:字符識別是OCR技術(shù)的核心環(huán)節(jié)。系統(tǒng)會通過深度學習模型,對分割出來的字符圖像進行識別。首先,系統(tǒng)會將字符圖像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)中,提取字符的特征。然后,系統(tǒng)會通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)對字符序列進行建模,識別出字符的內(nèi)容。最后,系統(tǒng)會通過語言模型對識別結(jié)果進行校正,確保識別結(jié)果的準確性。
  4. 數(shù)據(jù)驗證與糾錯:在字符識別完成后,系統(tǒng)會對識別結(jié)果進行數(shù)據(jù)驗證。首先,系統(tǒng)會根據(jù)身份證號碼的編碼規(guī)則,檢測號碼的有效性。如果識別結(jié)果存在疑問,系統(tǒng)會自動進行糾錯處理,提供多個可能的識別結(jié)果供用戶選擇。此外,系統(tǒng)還會與其他數(shù)據(jù)庫進行對接,實時驗證身份證號碼的真實性,確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。
  5. 結(jié)果輸出與存儲:在數(shù)據(jù)驗證完成后,系統(tǒng)會將識別結(jié)果輸出給用戶。用戶可以選擇將識別結(jié)果保存到本地,或者通過API接口將結(jié)果傳輸?shù)狡渌到y(tǒng)中。同時,系統(tǒng)會將識別結(jié)果和上傳的圖片進行加密存儲,確保數(shù)據(jù)的安全性。用戶還可以選擇在識別完成后自動刪除上傳的圖片,防止數(shù)據(jù)泄露。

ocr識別圖片身份證號的核心優(yōu)勢是什么?

標準API接口
我們提供標準的API接口和詳細的接入文檔,幫助用戶快速、便捷地將服務集成到自己的應用程序中。接入流程簡單明了,無需復雜的配置和調(diào)試即可實現(xiàn)快速接入。

服務商賬號統(tǒng)一管理
用戶在冪簡平臺根據(jù)已使用的API服務采購API服務商的賬號后,并在冪簡平臺進行創(chuàng)建、綁定、解綁等操作。通過采集分離的工具,使用賬號資源進行產(chǎn)品運營。

零代碼集成服務商
通過一套改進過的流程來實現(xiàn)研發(fā)過程的零采購、零干擾。讓程序員優(yōu)先對接API服務,匹配業(yè)務需求,驗證項目可行性上線之后再啟動采購,24小時內(nèi)即可上線運行。

智能路由
采用智能路由規(guī)則,動態(tài)分配識別通道,有效提升了驗證的準確率,其性能高于同行業(yè)平臺,通過不斷優(yōu)化算法和模型,確保精準度和準確性。

服務擴展

服務擴展不僅提供特性配置和歸屬地查詢等增值服務,還能根據(jù)用戶需求靈活定制解決方案,滿足多樣化的業(yè)務場景,進一步提升用戶體驗和滿意度。

可視化監(jiān)控
專注于性能和安全,通過監(jiān)控調(diào)用量、成功率、響應時間和狀態(tài)碼來優(yōu)化請求效率。安全機制利用網(wǎng)關(guān)和策略嚴格控制訪問,防止違規(guī)調(diào)用。異常監(jiān)控快速識別服務中斷,確保穩(wěn)定性和可靠性。

ocr識別圖片身份證號有哪些使用限制?

  1. 圖片質(zhì)量要求:雖然該服務支持多種格式和質(zhì)量的圖片,但為了確保識別結(jié)果的準確性,建議用戶上傳清晰、無遮擋、無反光的圖片。低分辨率或模糊的圖片可能會影響識別效果。
  2. 每日識別次數(shù)限制:免費用戶每日有一定的識別次數(shù)限制,超出限制后需要升級為付費用戶才能繼續(xù)使用服務。
  3. 數(shù)據(jù)存儲期限:用戶上傳的圖片和識別結(jié)果在服務器上的存儲期限為30天,超過期限后系統(tǒng)會自動刪除數(shù)據(jù),用戶需自行備份重要信息。
  4. 地域限制:由于不同國家和地區(qū)的身份證格式和編碼規(guī)則不同,該服務目前主要支持中國大陸的身份證識別,其他國家和地區(qū)的身份證識別功能正在逐步開發(fā)中。
  5. 法律合規(guī)性:用戶在使用該服務時,需確保其使用行為符合當?shù)胤煞ㄒ?guī),特別是涉及個人隱私和數(shù)據(jù)保護的相關(guān)規(guī)定。

在哪些場景會用到ocr識別圖片身份證號?

1. 金融行業(yè)
在金融行業(yè)中,OCR識別圖片身份證號服務廣泛應用于開戶、貸款、信用卡申請等業(yè)務場景。通過該服務,金融機構(gòu)可以快速、準確地提取客戶的身份證信息,并進行自動驗證,大大提高了業(yè)務辦理效率。同時,該服務還能有效防止身份信息造假,降低金融風險。

 

 

2. 政務辦理
在政務辦理中,身份證信息的錄入和驗證是一個必不可少的環(huán)節(jié)。通過OCR識別圖片身份證號服務,政府部門可以快速處理大量的身份證信息,減少人工錄入的錯誤率,提高辦事效率。此外,該服務還能與其他政務系統(tǒng)對接,實現(xiàn)信息的實時共享和驗證,提升政務服務的智能化水平。

 

 

3. 教育行業(yè)
在教育行業(yè)中,OCR識別圖片身份證號服務可以用于學生入學注冊、考試報名等場景。通過該服務,學??梢钥焖偬崛W生的身份證信息,并進行自動驗證,確保信息的準確性。同時,該服務還能與學籍管理系統(tǒng)對接,實現(xiàn)學生信息的自動化管理,提高學校的管理效率。

 

 

4. 醫(yī)療行業(yè)
在醫(yī)療行業(yè)中,OCR識別圖片身份證號服務可以用于患者掛號、病歷管理等場景。通過該服務,醫(yī)院可以快速提取患者的身份證信息,并進行自動驗證,確?;颊咝畔⒌臏蚀_性。同時,該服務還能與醫(yī)院的信息系統(tǒng)對接,實現(xiàn)患者信息的自動化管理,提高醫(yī)院的服務效率。

 

 

5. 旅游行業(yè)
在旅游行業(yè)中,OCR識別圖片身份證號服務可以用于酒店入住、景區(qū)門票購買等場景。通過該服務,旅游企業(yè)可以快速提取游客的身份證信息,并進行自動驗證,確保信息的準確性。同時,該服務還能與旅游企業(yè)的管理系統(tǒng)對接,實現(xiàn)游客信息的自動化管理,提高企業(yè)的服務效率。

 

如何提高”O(jiān)CR身份證識別服務“的準確性?

1. 優(yōu)化圖像預處理技術(shù)

圖像增強:通過灰度化、二值化、去噪、銳化等技術(shù),提升圖像質(zhì)量,減少背景干擾和噪聲對識別的影響。
傾斜校正:自動檢測并校正身份證圖片的傾斜角度,確保文字區(qū)域水平對齊。
光照均衡:針對不同光照條件下的圖片,采用自適應光照均衡算法,確保文字區(qū)域清晰可見。
分辨率提升:對低分辨率圖片進行超分辨率重建,增強細節(jié)信息。

2. 改進字符分割算法

精準定位文字區(qū)域:通過邊緣檢測、輪廓分析等技術(shù),準確定位身份證上的文字區(qū)域,避免非文字區(qū)域的干擾。
動態(tài)字符分割:針對身份證號碼、姓名等不同字段,采用動態(tài)分割算法,適應不同字體大小和間距。
粘連字符處理:對于可能粘連的字符(如身份證號碼中的數(shù)字),采用基于投影分析或深度學習的分割方法,確保字符分割的準確性。

3. 提升字符識別模型性能

深度學習模型優(yōu)化:采用更先進的深度學習模型(如Transformer、CRNN等),提升字符識別的準確率。
多模型融合:結(jié)合多個模型的識別結(jié)果,通過投票或加權(quán)平均的方式,提高最終識別結(jié)果的可靠性。
訓練數(shù)據(jù)增強:通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)(如旋轉(zhuǎn)、縮放、添加噪聲等),生成更多樣化的訓練數(shù)據(jù),提升模型的泛化能力。
領(lǐng)域自適應:針對不同地區(qū)的身份證格式和字體特點,訓練專門的識別模型,提升特定場景下的識別效果。

4. 引入上下文驗證機制

規(guī)則校驗:根據(jù)身份證號碼的編碼規(guī)則(如校驗位計算),自動驗證識別結(jié)果的合法性。
字段關(guān)聯(lián)性分析:通過分析身份證上各字段之間的關(guān)聯(lián)性(如出生日期與身份證號碼的關(guān)系),進一步驗證識別結(jié)果的準確性。
多字段交叉驗證:結(jié)合姓名、性別、地址等字段的識別結(jié)果,進行交叉驗證,減少單一字段識別錯誤的影響。

5. 優(yōu)化用戶體驗與交互設(shè)計

實時反饋與糾錯:在用戶上傳圖片后,實時顯示識別結(jié)果,并提供糾錯功能,允許用戶手動修改識別錯誤的字段。
多角度圖片支持:支持用戶上傳多張不同角度的身份證圖片,通過多圖融合技術(shù)提高識別準確性。
圖片質(zhì)量檢測:在上傳圖片時,自動檢測圖片質(zhì)量(如清晰度、光照條件等),并提示用戶重新拍攝或上傳更清晰的圖片。

6. 加強數(shù)據(jù)安全與隱私保護

數(shù)據(jù)脫敏處理:在識別過程中,對敏感信息(如身份證號碼)進行脫敏處理,防止數(shù)據(jù)泄露。
加密傳輸與存儲:采用SSL/TLS加密技術(shù),確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性。
自動刪除機制:在識別完成后,自動刪除用戶上傳的原始圖片,減少數(shù)據(jù)泄露風險。

7. 持續(xù)優(yōu)化與迭代

用戶反饋機制:建立用戶反饋渠道,收集識別錯誤案例,用于優(yōu)化模型和算法。
定期模型更新:根據(jù)新收集的數(shù)據(jù)和用戶反饋,定期更新和優(yōu)化識別模型,提升服務的適應性。
多場景測試:在不同場景(如不同光照、背景、設(shè)備)下進行測試,發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題。

8. 引入多模態(tài)識別技術(shù)

結(jié)合圖像與文本信息:在OCR識別的基礎(chǔ)上,結(jié)合自然語言處理(NLP)技術(shù),對識別結(jié)果進行語義分析和校正。
多傳感器融合:在移動端應用中,結(jié)合攝像頭、陀螺儀等傳感器數(shù)據(jù),優(yōu)化圖片拍攝角度和質(zhì)量。

9. 提供個性化配置選項

區(qū)域適配:針對不同地區(qū)的身份證格式,提供個性化的識別配置選項,提升區(qū)域適應性。
字段優(yōu)先級設(shè)置:允許用戶設(shè)置需要優(yōu)先識別的字段(如身份證號碼、姓名等),優(yōu)化識別資源的分配。

10. 與權(quán)威數(shù)據(jù)庫對接

實時驗證:與公安部門或其他權(quán)威數(shù)據(jù)庫對接,實時驗證身份證信息的真實性,確保識別結(jié)果的可靠性。
數(shù)據(jù)更新同步:定期同步最新的身份證編碼規(guī)則和格式變化,確保識別服務的時效性。

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產(chǎn)品問答
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為什么有時候身份證人像面識別會失???
身份證人像面識別失敗可能由多種原因造成,包括但不限于網(wǎng)絡(luò)問題、光線不足或過強、圖像質(zhì)量不佳(如模糊、遮擋)、設(shè)備性能限制、軟件bug或版本不兼容等。此外,如果待識別的人臉與數(shù)據(jù)庫中的人臉特征差異較大,也可能導致識別失敗。
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如何提高身份證人像面識別的準確率?
提高識別準確率的方法包括優(yōu)化圖像采集環(huán)境(如確保光線充足、避免遮擋)、提升設(shè)備性能、更新和維護識別軟件、使用高質(zhì)量的圖像預處理算法和更先進的特征提取與匹配算法等。
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身份證人像面識別是否涉及個人隱私安全問題?
是的,身份證人像面識別涉及個人隱私安全問題。因此,在采集、存儲、處理和傳輸人臉數(shù)據(jù)時,必須嚴格遵守相關(guān)法律法規(guī)和隱私保護政策,確保數(shù)據(jù)的合法性和安全性。
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身份證人像面識別技術(shù)能否應對不同的面部表情和姿態(tài)?
現(xiàn)代的人臉識別技術(shù)已經(jīng)具備了一定的魯棒性,能夠應對一定程度的面部表情和姿態(tài)變化。然而,極端或復雜的表情和姿態(tài)仍可能對識別結(jié)果產(chǎn)生影響。因此,在實際應用中需要根據(jù)具體場景和需求選擇合適的算法和參數(shù)。
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身份證人像面識別技術(shù)是否需要大量的訓練數(shù)據(jù)?
是的,深度學習等現(xiàn)代人臉識別技術(shù)需要大量的訓練數(shù)據(jù)來優(yōu)化算法和提高識別準確率。這些數(shù)據(jù)通常包括來自不同人群、不同表情、不同姿態(tài)和光照條件下的多個人臉圖像。
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身份證人像面識別技術(shù)是否可以替代傳統(tǒng)的身份驗證方式?
身份證人像面識別技術(shù)作為一種生物識別技術(shù),具有便捷性、高效性和非接觸性等優(yōu)點,已經(jīng)在許多場景中得到應用并部分替代了傳統(tǒng)的身份驗證方式(如密碼、證件等)。然而,由于技術(shù)本身的局限性和安全性問題(如偽造攻擊、隱私泄露等),它并不能完全替代所有傳統(tǒng)的身份驗證方式。在實際應用中需要根據(jù)具體場景和需求選擇合適的身份驗證方式或多種方式的組合。
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最可能同場景使用的其他API
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API接口列表
身份證人像面識別
身份證人像面識別
1.1 簡要描述
身份證人像面識別
1.2 請求URL
/v2/ocr/idcard/front
1.3 請求方式
POST
1.4 入?yún)?
參數(shù)名 參數(shù)類型 默認值 是否必傳 描述
img String
reqNo String
deviceToken String
1.5 出參
參數(shù)名 參數(shù)類型 默認值 描述
code String 錯誤編碼
message String 錯誤描述
1.6 錯誤碼
錯誤碼 錯誤信息 描述
1.7 示例
請求參數(shù){
    "img": null,
    "reqNo": null,
    "deviceToken": null
}

返回參數(shù)
{
    "code": null,
    "message": null
}

錯誤碼
{}
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依賴服務
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產(chǎn)品問答
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為什么有時候身份證人像面識別會失???
身份證人像面識別失敗可能由多種原因造成,包括但不限于網(wǎng)絡(luò)問題、光線不足或過強、圖像質(zhì)量不佳(如模糊、遮擋)、設(shè)備性能限制、軟件bug或版本不兼容等。此外,如果待識別的人臉與數(shù)據(jù)庫中的人臉特征差異較大,也可能導致識別失敗。
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如何提高身份證人像面識別的準確率?
提高識別準確率的方法包括優(yōu)化圖像采集環(huán)境(如確保光線充足、避免遮擋)、提升設(shè)備性能、更新和維護識別軟件、使用高質(zhì)量的圖像預處理算法和更先進的特征提取與匹配算法等。
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身份證人像面識別是否涉及個人隱私安全問題?
是的,身份證人像面識別涉及個人隱私安全問題。因此,在采集、存儲、處理和傳輸人臉數(shù)據(jù)時,必須嚴格遵守相關(guān)法律法規(guī)和隱私保護政策,確保數(shù)據(jù)的合法性和安全性。
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身份證人像面識別技術(shù)能否應對不同的面部表情和姿態(tài)?
現(xiàn)代的人臉識別技術(shù)已經(jīng)具備了一定的魯棒性,能夠應對一定程度的面部表情和姿態(tài)變化。然而,極端或復雜的表情和姿態(tài)仍可能對識別結(jié)果產(chǎn)生影響。因此,在實際應用中需要根據(jù)具體場景和需求選擇合適的算法和參數(shù)。
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身份證人像面識別技術(shù)是否需要大量的訓練數(shù)據(jù)?
是的,深度學習等現(xiàn)代人臉識別技術(shù)需要大量的訓練數(shù)據(jù)來優(yōu)化算法和提高識別準確率。這些數(shù)據(jù)通常包括來自不同人群、不同表情、不同姿態(tài)和光照條件下的多個人臉圖像。
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身份證人像面識別技術(shù)是否可以替代傳統(tǒng)的身份驗證方式?
身份證人像面識別技術(shù)作為一種生物識別技術(shù),具有便捷性、高效性和非接觸性等優(yōu)點,已經(jīng)在許多場景中得到應用并部分替代了傳統(tǒng)的身份驗證方式(如密碼、證件等)。然而,由于技術(shù)本身的局限性和安全性問題(如偽造攻擊、隱私泄露等),它并不能完全替代所有傳統(tǒng)的身份驗證方式。在實際應用中需要根據(jù)具體場景和需求選擇合適的身份驗證方式或多種方式的組合。
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