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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.2
- 수록면
- 920 - 923 (4page)
이용수
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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.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 제안된 방안
3. 영상처리과정
4. 두 가지 학습모델 적용
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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