In this paper, we have researched semiconductor optical filters to solve the problem of the high failure rate that are recognize bad of financial account, jam of financial account and the ATM service interruption due to failure of accurate location information among the operation of the ATM (automatic teller machine) systems. A semiconductor optical filters that have high resolution and less diffuse, high transmittance are able to detect the information of financial account surface accurately. Therefore, it is a stable filter that is able to minimize the incidence of disability. In this paper, we drew the determinants by element for implement an excellent semiconductor optical filters. Based on this, we had to be able to implement the semiconductor optical filter that is able to be mounted on the actual ATM system through future studies.
최근 현금인출기의 설치가 증가하면서 그에 따른 범죄도 증가하는 추세이다. 현금인출기와 관련한 지능형 범죄가 증가하고 있지만 보안 시스템은 CCTV나 감시카메라를 이용하고 있어 취약한 면이 많다. 특히 감시 카메라는 실제 상황을 단순하게 녹화하는 가능만을 제공하기 때문에 모자나 마스크, 선글라스 등으로 안면을 가리고 현금인출기를 이용하면 범죄 사건 발생 후에 범인의 신원을 확인할 수 없는 문제점이 발생한다 따라서 본 논문에서는 효과적인 현금인출기 보안 시스템을 위한 안면 인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 현금인출기의 감시 카메라를 이용하여 사용자의 안면을 인식하고, 그 영상에서 장신구 착용 유무 판별함으로써 정상식인 얼굴과 비정상적인 얼굴을 구별한다. 성능평가에서는 정상적인 얼굴, 선글라스 착용 상태, 마스크 착용 상태, 선글라스와 마스크를 모두 작용한 상태에 대하여 안면 인식률을 비교 평가한다.
A face recognition algorithm for the user identification procedure of automatic teller machine(ATM), as an application of the still image processing techniques is proposed in this paper. In the proposed algorithm, face recognition techniques, especially, face region detection, eye and mouth detection schemes, which can distinguish abnormal faces from normal faces, are proposed. We define normal face, which is acceptable, as a face without sunglasses or a mask, and abnormal face, which is non-acceptable, as that wearing both, or either one of them. The proposed face recognition algorithm is composed of three stages: the face region detection stage, the preprocessing stage for facial feature detection and the eye and mouth detection stage. Experimental results show that the proposed algorithm can distinguish abnormal faces from normal faces accurately from restrictive sample images.
The automated teller machine (ATM) is developed as a system to provide customers with an easy deposit and withdrawal of their money without time restriction and be served for 24 hours. Today, ATM is come up to the level of an unmanned branch. The automatic financing system is developed as an essential one for dealing with the rationalization of management and the globalization of financing in order to improve the efficiency of financial management work and increase the customer service quality. With reducing the operational cost of financial organizations through the efficient maintenance operation of ATM and increasing the service quality through the maximization of its processing efficiency, this study is to draw the scheme to ensure the competitiveness among the finance companies. The importance of ATM is highly recognized as the utilization of ATM is increased and the processing function is extended, but ATM is quite vulnerable to the malfunction occurred during the nighttime after banking hours. The ATM maintenance is done through consignment to the specialized maintenance company. The efficient operation of ATM maintenance work is important to the satisfaction of customer using ATM in the nighttime.
Biometric authentication has become an essential part of modern-day security systems, especially in financial institutions like banks. A face recognition-based ATM is a biometric authentication system, that uses facial recognition technology to verify the identity of bank account holders during ATM transactions. This technology offers a secure and convenient alternative to traditional ATM transactions that rely on PIN numbers for verification. The proposed system captures users' pictures and compares it with the stored image in the bank's database to authenticate the transaction. The technology also offers additional benefits such as reducing the risk of fraud and theft, as well as speeding up the transaction process. However, privacy and data security concerns remain, and it is important for the banking sector to instrument solid security actions to protect customers' personal information. The proposed system consists of two stages: the first stage captures the user's facial image using a camera and performs pre-processing, including face detection and alignment. In the second stage, machine learning algorithms compare the pre-processed image with the stored image in the database. The results demonstrate the feasibility and effectiveness of using face recognition for ATM authentication, which can enhance the security of ATMs and reduce the risk of fraud.
금융 상품의 교차 판매, 복합 매장에서의 금융서비스 제공 등 판매 채널의 다각화, 인터넷 뱅킹, 모바일 뱅킹 등의 비대면 채널의 약진 등은 금융 산업에서의 유통 혁명을 예고하고 있다. 이제 ATM(Automatic Teller Machine: 현금자동지급기)을 통한 금융 거래는 단순한 결제 수단 및 현금 처리의 차원을 넘어 복합적인 종합 금융 서비스를 담당하는 원스톱 금융 서비스 제공 거점으로 새로이 자리매김하게 될 것이다. 하지만, 현재의 ATM에는 사용자와의 인터랙션을 중심으로 하는 여러 문제들이 도사리고 있다. 따라서, 시장 변화의 요구에 맞추어 기능을 발전시키기 위하여, 사용자의 복합적인 요구를 충족시킬 수 있는 ATM의 기능 설계 및 인터페이스 디자인이 요구된다. 본 논문에서는 사용자 인터뷰를 통하여 현행 ATM의 인터페이스가 사용자들에게 야기하는 불편 요인들을 찾아내고, 그에 대한 대안적 인터페이스를 설계하고, 사용자 평가를 통해 그 실효를 확인하여, 궁극적으로는ATM사용자 중심 인터페이스 표준의 구축을 시도하고자 한다.
This paper suggests system development method with extended user participation. Context diagram, event diagram, information diagram, management diagram and interface STD are staple products. This method introduces interface STD, management diagram and context diagram with administrator as relator. We adapted to research business of professor and ATM(Automatic Teller machine), when it can be adaptable to business-oriented system.
This paper proposes design guidances for noise reduction of a bank teller cash recycler(TCR). The operating noise of a TCR is required to be reduced because it bothers bank tellers and customers. The operating noise from a TCR is measured and the most influential driving system is examined. To find the main sources of the noise, the frequency spectra are analyzed by comparing with excitation frequencies of the driving system. From the analysis results, we reveals that the main sources of the noise are gear mesh frequency of a certain gear train and its side band frequencies, which is attributed by vulnerable support condition. Consequently, to reduce the operating noise, the structural modification for the gear train support is suggested and its effectiveness for the noise reduction is confirmed experimentally.
ATM is element that reliability, stability is important in relation with customer by financial agency used device. To embody high reliability and stability, reliability estimation technology development is important. When new product is developed, performance and reliability evaluation of product are essential element. In this paper, is treating contents on reliability estimation of stepping motor, BLDC motor and solenoid that is main driving source of note handling units.
본 논문에서는 현금인출기 사용자의 선글라스 및 마스크를 인식하는 시스템을 설명한다. 제안하는 시스템은 얼굴윤곽을 먼저 추출하고 이로부터 눈과 입의 위치를 추정한다. 마지막으로, 눈과 입 영역에 대해 각각 히스토그램 인덱싱 기법을 적용하여 선글라스 및 마스크를 인식한다. 눈이나 입 영역이 가려진 상태에서 얼굴윤곽 추출과 눈 및 입의 위치 추정을 위해 얼굴모양모델을 도입한다. 얼굴모양모델의 정합성능을 향상시키기 위해 2단계에 걸친 얼굴후보영역 검출을 도입하고 모델의 초기위치를 다변화하여 반복 정합을 실시한다. 배경모델에 기반한 얼굴후보영역 검출 방법의 성능을 보장하기 위해서 배경모델을 자동으로 갱신할 수 있도록 시스템을 구성한다. 실험에서는 연구실에서 획득한 영상에 대하여 시스템의 설정에 관한 실험을 제시하고 마스크 및 선글라스 인식 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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