개선된 신경망과 사진 인증을 이용한 여권 인식

Recognition of Passports using Enhanced Neural Networks and Photo Authentication

  • 김광백 (신라대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 박현정 (신라대학교 건축학부)
  • 발행 : 2006.05.01

초록

현재의 출입국 관리는 여권을 제시하면 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이다. 본 논문에서는 여권의 정보를 인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 ART2 알고리즘을 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법으로 동작하는 RBF 네트워크를 적용한다. 사진 영역은 코드의 문자열 영역을 추출한 후에 코드의 문자열 영역이 시작되는 좌표를 중심으로 사진 영역을 추출한 후, Luminance, Edge, Hue 정보를 이용하여 사진 부분을 검증한다. 검증된 사진 부분 영상은 ART2 알고리즘을 적용하여 사진의 특징들을 분류하고, 이를 이용하여 사진 인증을 하게 된다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

참고문헌

  1. 전달수, '체류 외국인 동향조사 종합보고II (출입국심사제도 개선),' 법무부체류심사과, 2001
  2. Kim, K. B., Cho, J. H., Kim, C. K., 'Recognition of Passports Using FCM-Based RBF Network,' Lecture Notes in Artificial Intelligence, LNAI 3809, Springer, pp.1241-1245, 2005
  3. Waranbe, M., K. Kuwata and Katayma, R., 'Adaptive Tree-Structured Self Generating Radial Basis Function and its Application to Nonlinear Identification Problem,' Proceedings of IIZUKA, pp.167 -170, 1994
  4. Kothari, M. L., Madnani, S., and Segal, R., 'Orthogonal Least Square Learning Algorithm Based Radial Basis Function Network Adaptive Power System Stabilizer,' Proceedings of IEEE SMC, Vol. 1, pp.542-547, 1997
  5. Kim, K. B., Kang, M. H., and Cha, E. Y., 'A Fuzzy Self_Organized Backpropagation using Nervous System,' Proceedings. IEEE SMC, Vol.5, pp.1457-1462, 1997
  6. Jain, A. K. Fundamental of Digital Image Processing, Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, 1989