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ART2 기반 RBF 네트워크와 얼굴 인증을 이용한 주민등록증 인식
Recognition of Resident Registration Card using ART2-based RBF Network and face Verification 원문보기

한국 지능정보시스템학회논문지 = Journal of intelligent information systems, v.12 no.1, 2006년, pp.1 - 15  

김광백 (신라대학교 컴퓨터공학과) ,  김영주 (신라대학교 컴퓨터공학과)

초록
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우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In Korea, a resident registration card has various personal information such as a present address, a resident registration number, a face picture and a fingerprint. A plastic-type resident card currently used is easy to forge or alter and tricks of forgery grow to be high-degree as time goes on. So,...

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