신경회로망과 PCA 기법을 이용한 치아정보 기반 신원확인 방안 비교
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빈번한 개인 신상정보 유출 및 해킹의 대안으로서 최근 생체정보를 이용한 신원확인이 각광을 받고 있다. 생체정보기반 신원확인을 위해서는 각 개인의 고유 생체정보를 바탕으로 적절한 패턴인식 기법들을 적용하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 영상처리를 통해 얻은 치아정보를 기반으로 하는 신원확인 방안을 제안하고, 패턴인식 기법으로써 신경회로망과 PCA 를 적용하여 이들의 성능을 비교하였다. 입력 영상으로는 상악과 하악을 약간 벌리고 치아를 드러낸 상태에서 입술 영역을 포함한 개구부 전면 부위를 측정한 영상으로 한다. 각 입력영상으로부터 검출된 ROI 영역에 대한 치아 끝단(edge profiles) 차이벡터와 정규화 이미지가 각각 신경회로망과 PCA 의 입력데이터로 이용된다. ROI 영역 검출을 위해서 상하악 치아 사이의 검정색 구강영역의 색상정보를 이용하여 치아에 해당하는 영역을 찾아낸 다음, 최소포함사각형(minimum enclosing rectangle, MER) 계산 및 구강영역의 틀어짐 보정이 수행된다. 본 논문에서는 실험데이터로 10 명으로부터 얻어진 입력영상 160 개(학습용 100 개, 검증용 60 개)를 사용하였으며, 실험을 통해 신경회로망을 적용한 신원확인방안이 인식률 측면에서 우월함을 보였다.