• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.526-535
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• 2005

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록 변호, 얼굴사진, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크와 얼굴인증을 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 영상을 소벨마스크와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 검출한다. 그리고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출하기 위한 전 단계로 주민등록증 영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 주민등록증 영상 전체를 이진화 한다. 이진화된 주민등록영상에서 COM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원하고 검출된 각 영역에 대해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간충과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증애서 추출된 얼굴영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.313-318
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• 2006

본 논문에서는 ART-1 기반 자가 생성 지도학습 알고리즘과 얼굴 인증을 이용한 주민등록증 인식방법을 제안한다. 본 논문에서는 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위해, 획득된 주민등록증의 영상에서 Sobel Mask와 Median Filter를 이용하여 윤곽선을 추출하고 잡음을 제거한 후, 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 각각 추출한다. 그리고 고주파 필터링을 적용하여 추출된 영역을 이진화하고 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드는 ART-1 기반 자가 생성 지도학습 알고리즘을 적용하여 인식한다. 얼굴 인증은 Template Matching 방법을 적용하여 Face Template Database를 구축하고, 획득된 주민등록증의 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증의 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 10개의 주민등록증을 대상으로 실험하였고 원본 주민등록증 영상에서 사진과 얼굴 부분을 위조한 주민등록증에 대해 얼굴 인증 실험을 하였다. 실험을 통해 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.202-206
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• 2005

우리나라 주민등록증은 주소지, 주민등록 번호, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 그런데 현재의 플라스틱 주민등록증은 위?변조가 쉬워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주민등록증을 전산화 하여 주민등록증 위조여부를 판단하고 있다. 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2기반 RBF 네트워크를 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 위치 정보와 수직 및 수평 히스토그램 방법을 이용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 추출된 주민등록번호와 발행일 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 ART2알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습은 일반화된 델타 학습에 모멘텀을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 주민등록증 영상을 이용하여 실험한 결과, 제안된 ART2기반 RBF 네트워크가 주민등록증 인식에 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.585-589
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• 2002

본 논문은 주민등록증의 정보와 본인 생체 지문으로 본인임을 확인하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 본인 확인 방법은 주민등록증의 사진과 실물사진을 육안으로 판별한다. 이러한 판별 방법의 문제점은 주민등록증 발급 시의 사진과 현재의 본인 얼굴과의 차이점이 많을 때 본인임에도 판별이 불가능한 경우도 발생하고 주민등록중의 훼손으로 판별이 불가능할 수 가 있다. 이러한 단점을 본 알고리즘에서는 생체인식기술인 지문인식과 문자인식기술을 접목하여 주민등록상의 지문이미지와 지문입력기에서 입력받은 생체지문을 비교판별하고 주민등록증 발급 시 입력한 지문과도 비교 판별함으로써 보다 확실한 본인 확인방법을 제공한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.9
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• pp.1786-1792
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• 2007

In this paper, we proposed a recognition system for resident registration cards using ART-1 and PCA algorithm. To extract registration numbers and issue date, Sobel mask and median filter are applied first and noise removal follows. From the noise-removed image, horizontal smearing is used to extract the regions, which are binarized with recursive binarization algorithm. After that vortical smearing is applied to restore corrupted lesions, which are mainly due to the horizontal smearing. from the restored image, areas of individual codes are extracted using 4-directional edge following algorithm and face area is extracted by the morphologic characteristics of a registration card. Extracted codes are recognized using ART-1 algorithm and PCA algorithm is used to verify the face. When the proposed method was applied to 25 real registration card images, 323 characters from 325 registration numbers and 166 characters from 167 issue date numbers, were correctly recognized. The verification test with 25 forged images showed that the proposed verification algorithm is robust to detect forgery.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.57-61
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• 2002

대부분의 공문서들이 주민등록증에 기입된 정보들을 반복적으로 기입하도록 요구하는 경우가 많다. 자동으로 주민 정보들을 기입하기 위해서 기계적으로 해독 가능한 정보로는 현재 주민등록증의 이미지만이 가능하다. 본 연구에서는 주민등록증을 스캐닝해서 얻은 이미지에서 주민번호를 추출하여, 개인신용정보의 조회나 반복적인 서류 작성에 개인정보들이 자동으로 기입되는 시스템을 개발하였다. 주민증의 이미지에는 사진과 위조 방지 문양, 그리고 성명, 주소, 주민번호 등의 문자 정보들이 들어있는데, 이 중에서 주민번호 숫자만 추출하였다. 이렇게 인식된 주민번호를 이용해서, 전산화가 되어 있는 주민 정보와의 대조를 할 수 있게 하였고, 개인 정보들을 XML로 정리하여 각종 문서 양식에 자동으로 기입될 수 있도록 하였다. 위조방지문양과 스캐너의 잡음 등에 기인한 왜곡을 해소하기 위해, 히스토그램 기법을 이용하여 숫자영역을 분리하고, 이진화한 다음, 특징점(끝점, 교차점, 분기점)의 정보와 ART1를 사용하여 숫자들을 분류하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.12 no.1
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• pp.1-15
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• 2006

In Korea, a resident registration card has various personal information such as a present address, a resident registration number, a face picture and a fingerprint. A plastic-type resident card currently used is easy to forge or alter and tricks of forgery grow to be high-degree as time goes on. So, whether a resident card is forged or not is difficult to judge by only an examination with the naked eye. This paper proposed an automatic recognition method of a resident card which recognizes a resident registration number by using a refined ART2-based RBF network newly proposed and authenticates a face picture by a template image matching method. The proposed method, first, extracts areas including a resident registration number and the date of issue from a resident card image by applying Sobel masking, median filtering and horizontal smearing operations to the image in turn. To improve the extraction of individual codes from extracted areas, the original image is binarized by using a high-frequency passing filter and CDM masking is applied to the binaried image fur making image information of individual codes better. Lastly, individual codes, which are targets of recognition, are extracted by applying 4-directional contour tracking algorithm to extracted areas in the binarized image. And this paper proposed a refined ART2-based RBF network to recognize individual codes, which applies ART2 as the loaming structure of the middle layer and dynamicaly adjusts a teaming rate in the teaming of the middle and the output layers by using a fuzzy control method to improve the performance of teaming. Also, for the precise judgement of forgey of a resident card, the proposed method supports a face authentication by using a face template database and a template image matching method. For performance evaluation of the proposed method, this paper maked metamorphoses of an original image of resident card such as a forgey of face picture, an addition of noise, variations of contrast variations of intensity and image blurring, and applied these images with original images to experiments. The results of experiment showed that the proposed method is excellent in the recognition of individual codes and the face authentication fur the automatic recognition of a resident card.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.325-327
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• 2003

본 논문에서는 인쇄체 한글을 실용적으로 인식할 수 있는 계층적으로 구성한 신경망을 제안하고, 이를 이용해서 주민등록증의 성명을 인식하는데 적용하였다. 문자영상을 신경망을 이용하여 한글의 6가지 유형으로 먼저 분류한 후, 분류된 문자영상을 각 형식에 따라 자소단위로 분할해서 각 형식에 따른 신경망으로 인식하는 구조로 만들었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모양과 위치가 조금 다른것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 입력단에서의 잡음을 줄이기 위해 히스토그램의 국부 평균을 적용하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력받아서 테스트한 결과 98.1%의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.236-239
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• 2003

본 논문에서는 많은 잡음으로 인해 손상된 지문으로부터 향상된 특이점 추출에 관한 방법을 제안한다. 최근 들어 주민등록증 뒷면의 지문 이미지와 본인의 생체 지문을 비교하여 본인임을 판단하는 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되어지고 있다. 그런데 생체지문 인식 장치를 통해 입력받은 지문 이미지는 왜곡과 잡음이 없는데 반해 주민등륵증상의 지문이미지는 입력 당시 잉크를 통해 회전날인 방식으로 입력받아 잡음과 왜곡이 심하여 두 이미지간의 인증율이 좋지 않다. 이에 주민등록증의 지문 이미지에 대한 잡음과 왜곡보정 필터링과 오류 특이점 제거 등을 통하여 향상된 지문인식 시스템을 구성할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.263-267
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• 2002

본 논문에서는 지문의 인식을 이용한 신원확인 시스템을 설계 및 구현해 보았다. 최근 새로운 주민등록증이 발급되면서 이를 신분확인에 주로 사용하고 있는데 사람의 유관에 의해 주민등록 증상의 사진과 실물을 비교 판단함에 있어서 주변의 환경(야간, 조명, 혼잡 등)으로 인해서 오판의 소지가 생기고, 주민등록증상의 사진을 위조하여 범죄에 사용되는 경우도 종종 일어나고 있다. 이를 위해 주인등록증상의 지문부분과 실제 센서로 입력된 지문을 서로 비교하여 신원을 정확하고 빠르게 확인할 수 있는 시스템을 설계하였는데 그 중에서 전처리 부분에 해당되는 이미지 처리과정에 대해서 설명하였다.