[발표논문] CDM 마스크와 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 이용한 여권 인식

현재의 출입국 관리는 여권을 제시하연 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 자동으로 여권을 인쇄할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 여권 안점 방법은 소벨연산자와 수평 스미어링, 융곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 점용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별코드를 추출한다. 개별 코드의 인식은 경계 변수를 동적으로 조정하는 ART2 알고리즘을 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권영상을 대상으로 실힘한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수 한 성능이 있음을 확인하였다.