• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.155-161
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• 2003

출입국 관리 절차를 간소화하는 방안의 하나로 퍼지 신경망을 이용한 여권 인식 시스템을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다 여권의 문자열 영역은 OCR 문자 서체로 구성되어 있고, 명도 차이가 다양하게 나타난다. 따라서 추출된 문자열 영역을 블록 이진화와 평균 이진화를 각각 수행하고 그 결과들을 AND 비트 연산을 취하여 적응적으로 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM(Conditional Dilation Morphology) 마스크를 적용한 후, 역 CDM마스크와 HEM(Hit Erosion Morphology)마스크를 적용하여 잡음을 제거한다 잡음이 제거된 문자열 영역에 대해 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크와 개선된 퍼지 ART 알고리즘과 지도 학습을 결합한 퍼지 자가 생성 지도 학습 알고리 즘을 각각 제안하여 여권의 개별 코드 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 여권 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.618-623
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• 2003

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 퍼지 이진화를 이용하여 차량 번호판의 개별 코드를 추출하는 방법을 제안한다 제안된 방법은 비영업용 차량 영상에서 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 녹색의 분포가 밀집되어 있는 영역을 번호판의 후보 영역으로 설정하고 번호판의 후보 영역에서 흰색의 밀집도가 높은 부분을 번호판의 영역으로 추출한다. 개별 코드 추출은 추출된 번호판 영역에서 3×3 소벨 마스크를 이용하여 잡음을 제거하고 퍼지 이진화 방법을 적용하여 번호판의 영역을 이진화 한다. 이진화된 번호판 영역을 윤곽선 따라가기 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 방법보다 번호판 영역에서 개별 코드의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.234-238
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• 2004

본 논문에서는 명암도 정보와 제안된 퍼지 이진화을 이용하여 차량 번호판 영역과 개별 코드를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에서는 제안된 퍼지 이진화 방법을 적용하석 차량 번호판의 영역을 이진화하고 이진화된 차량 영역판에 대해서 히스토그램 방법을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었고 제안된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 개별 코드를 추출하는 것이 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.147-152
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• 2003

출입국 관리 시스템은 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하여 출입국자를 관리하고 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 위조 여권 판별이 중요하므로 위조 여권을 판별하는 전 단계로 퍼지 RBF 네트워크 제안하여 여권을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 사다리꼴 타입의 소속 함수를 이용한 퍼지 이진화 방법을 제안하여 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.128-132
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• 2008

본 논문에서는 현재 자가용 차량 번호판으로 사용되고 있는 4종류의 번호판인, 구형 녹색 번호판 두 종류와 유럽식 신형 흰색 번호판 두 종류에 대해 개별 코드를 효과적으로 추출하기 위한 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 차량 영상에서 수직 에지와 반복 이진화 기법, 그리고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 번호판의 후보 영역을 추출하고, 번호판의 형태학적 특징을 이용해 잡음을 제거한 후, 최종 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에서 개선된 퍼지 이진화 기법을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 개선된 퍼지 이진화 방법은 추출한 번호판 영역을 그레이 레벨로 변환한 후에 번호판의 명도를 2구간으로 나누고 각각의 구간에 퍼지 소속 함수를 적용하여 번호판 영역을 이진화한 후, 퍼지 소속 함수에 의해 이진화 된 2개의 번호판 영역 중에서 가장 최적화된 번호판 영역을 선택하여 개별 코드를 추출한다. 본 논문에서 제안한 기법을 4종류의 번호판이 부착된 327장(구형녹색 50장, 신형녹색 157장, 짧은 흰색 60장, 긴 흰색 60장)을 대상으로 실험한 결과, 번호판 영역 추출은 327장의 영상중 97%가 추출되었고 개별 코드 추출은 번호판 영역이 추출된 324장의 영상에서 97%가 추출된 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.480-484
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• 2006

본 논문에서는 코드 영역을 분리하기 위한 전처리 과정 중 코드 추출에 적합한 자동 이진화 알고리즘을 제안하여, 반복과정을 제거하고 정확한 코드영역 추출로 인식률 및 속도를 향상 시켰다. 배경이 복잡한 이미지가 들어 올 경우 기존의 전역 평균 임계값이나 클래스간의 분산을 이용한 방법으로는 이미지 코드 영역을 찾아 낼 수 없었던 문제를 해결하기 위하여 이미지 코드 주변에 배경과 구분을 두기 위한 흰색 영역이 있다는 점을 착안, 상하좌우 방향 바깥쪽에서 안쪽으로 탐색하여 가장 밝은 값을 갖는 값을 찾아내고 찾아낸 그룹 중 가장 낮은 값을 임계값으로 선택하여 최적의 임계값을 찾아 내었고 이를 통해 복잡한 영상 내에서도 이미지 코드 영역을 찾아낼 수 있다. 제안된 이진화 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 2000장의 테스트 이미지에 적용한 결과, 기존의 이진화 알고리즘들 보다 정확성뿐만 아니라 속도 면에서도 우수한 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.285-290
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• 2006

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 본 논문의 구성은 여권 인식과 얼굴 인증 부분으로 구성되며, 여권 인식 부분에서는 소벨 연산자, 수평 최소값 필터 등을 적용한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출하고 기울기를 보정한다. 추출된 문자열은 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한 후에 SOM(Self-Organizing Maps) 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 인식한다. 얼굴 인증 부분에서는 여권 사진 영역의 특징을 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출한 후, RGB와 YCbCr 색공간에서 피부색 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역은 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용하여 특징 벡터를 구하고 여권 코드가 인식된 결과를 바탕으로 여권 소지자의 데이터 베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능 평가를 위하여 원본 여권의 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.3
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• pp.267-275
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• 2019

Currently, due to the widespread use of a smartphone, QR codes allow users to access a variety of added services. However, the QR codes posted on curved surfaces tend to be non-uniformly illuminated and bring about the decline of recognition rate. So, in this paper, the block-adaptive binarization policy is adopted to find an optimal threshold appropriate for bimodal image like QR codes. For a large block, its histogram distribution is found to get an initial threshold and then the block is partitioned to reflect the local characteristics of small blocks. Also, morphological operation is applied to their neighboring boundary at the discontinuous at the QR code junction. This paper proposes an authentication method based on the color code, uniquely painted within QR code. Through a variety of practical experiments, it is shown that the proposed algorithm outperforms the conventional method in detecting QR code and also maintains good recognition rate up to 40 degrees on curved surfaces.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.216-219
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• 2007

본 논문에서는 영상 인식을 위해 그레이 레벨로 획득된 영상을 이진화할 때 발생되어 패턴의 윤곽선을 울퉁불퉁하게 만드는 랜덤 노이즈를 제거하기 위한 방법으로 체인 코드 트리밍(chain code trimming) 을 제안한다. 제안된 방법은 패턴의 외부 윤곽선과 내부 윤곽선의 체인 코드 분석을 통해 랜텀 노이즈의 체인 코드를 제거, 교정함으로서 이루어진다. 실험에서는 트리밍을 사용하기전과, 단순 트리밍을 한 경우, 체인 코드 트리밍을 한 경우를 서로 바로, 분석한다. 실험 결과는 패턴에 첨부되었던 랜덤 노이즈가 모두 성공리에 제거된 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.377-382
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• 2005

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔 되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤관선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다, 이진화된 문자열 영역에 대해 여권 코드의 인식율을 높이기 위하여 잡영 가지 제거 알고리즘을 적용하여 개별 문자의 잡영을 제거한 후에 개별 코드를 추출하며, CDM 마스크를 적용하여 추출된 개별코드를 복원한다. 추출된 개별코드는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 인식에 적용한다. 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, CDM 마스크를 이용하여 추출된 개별 코드를 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한 방법보다 잡영 제거 알고리즘과 CDM 마스크를 적용하여 개선된 퍼지 ART 알고리즘으로 개별 코드를 인식하는 것이 효율적인 것을 확인하였다. 그리고 기존의 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우보다 본 논문에서 제안한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우가 서로 다른 패턴들이 같은 클러스터로 분류되지 않아 인식 성능이 개선되었다.생산하고 있다. 또한 이러한 자료를 바탕으로 지역통계 수요에 즉각 대처할 수 있다. 더 나아가 이와 같은 통계는 전 국민에 대한 패널자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어