선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 이러한 정보들을 육안으로 확인하고 판단, 관리하는 것은 출입국 관리 절차의 시간을 지연시키고 불분명한 판단과 관리에 의해 출입국부적격자에 대한 정확한 검색이 어렵다[1]. 따라서 본 논문에서는 소벨 연산자와 수평 스미어링[2], 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘[3]을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출하고 코드의 문자열 영역에 대해 기울기를 보정한다. 추출된 개별 코드는 빈도수를 이용한 개선된 SOM 알고리즘[4]을 적용하여 인식한다.
- 예를 들어, 불법 경로를 통해 여권을 구하고 사진 부분만을 위조한 여권의 경우에는 정상적인 여권으로 판별할 우려가 있다. 본 논문에서는 인식된 여권의 개별 코드 정보를 이용하여 테이터베이스로부터 여권을 만들 때 저장된 여권 사진의 얼굴 영상과 PCA로 구한 특징 벡터를 획득하고 실제 여권에 부착되어 있는 사진의 얼굴 영역의 특징 벡터와의 유클리디안 거리를 이용하여 여권의 위조 유무를 판단한다.
- 이러한 출입국 관리시스템은 출입국 심사 시간이 길어 출입 국자에 불편을 제공하고 출입국 부적격자에 대한 정확한 검색이 이루어지지 않아 체계적으로 관리가 어려웠다. 이러한 종래의 문제를 개선하기 위하여 본 논문에서는 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 사용하여 문자열 영역을 추출하고 여권 코드와 얼굴 영역의 인식률을 높이기 위해 문자열의 왼쪽과 오른쪽의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 이미지에 대한 기울기를 보정하여 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 사용하여 개별 코드를 추출하였다. 개별 코드 인식은 빈도수를 이용한 개선된 SOM 알고리즘을 적용하여 인식하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.