• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.529-534
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• 2002

출입 관리는 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하고 출입국자를 관리하기 위하여 행하여진다. 한편, 여권에는 사진, 국적, 성명, 주민등록번호, 성별, 여권번호 등을 포함한 정보들로 이루어져 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 출입국 심사 시간이 길어 출입국자에게 불편이 따르고 또한 출입국 부적격자에 대한 정확한 검색이 불분명하여 체계적으로 관리하기가 어렵다. 이러한 종래의 문제점을 개선하기 위해 영상 처리와 문자 인식을 이용한 여권 인증 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 여권 영상에 대해 소벨 연산자와 스미어링 기법 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 사진영역, 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하였다. 추출된 개별 코드 인식은 ART2 알고리즘을 기반으로 한 RBF 신경망을 제안하여 여권 인식에 적용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 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.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.1
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• pp.197-202
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• 2021

In order to prevent the spread of COVID 19, the body temperature is measured when entering the building. In this paper, we try to certify the entry of the building through real-time face recognition based on the face learning data of visitors. The number of learning images are designed to be automatically labeled to increase facial recognition. Also, it designates the forehead region from the face region as the region of interest for accurate temperature measurements. In the future, we plan to establish a database that stores the temperature, access time, and information of visitors.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.37-42
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• 2002

현행 출입국 관리는 사용자가 여권을 제시하면, 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권의 데이터 베이스와 대조하였다. 이러한 종래의 출입국 관리 시스템은 출입국 심사 시간이 길어 출입국자에 불편을 제공하고 출입국 부적격자에 대한 정확한 검색이 이루어지지 않아 체계적으로 관리하기가 어려웠다. 이리한 종래의 문제점을 개선하기 위해 영상 처리와 문자 인식을 이용한 여권 인증 시스템을 제안한다. 된 논문에서는 여권 영상에 대해 소벨 연산자와 스미어링 기법 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 사진영역, 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하고 개별 코드 문자 인식은 기존의 퍼지 ART를 개선하여 적용한다. 다양한 국내 여권 영상에 대해 제안된 여권 인식 방법을 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능을 보였고 개선된 퍼지 ART 알고리즘이 기존의 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터 수가 적게 생성되고 인식률도 향상된 것을 확인하였다

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.400-406
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• 2004

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 여권 인식 및 얼굴 인증 시스템을 제안하였다. 제안된 지능형 여권 인식 시스템은 여권 영상에서 경계선 검출 및 수평 최소값 필터 등을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출하고 기울어진 각도를 보정하였다. 검출된 코드 문자열의 인식을 위해 새로운 ART 알고리즘을 제안하여 적용하였고 휴리스틱 방법을 이용하여 인식 결과를 보정한 후 이 인식 결과를 바탕으로 여권 소지자의 사진 및 관련 정보를 여권 데이터베이스에서 추출하였다. 여권에서 추출된 출입국자의 사진 및 얼굴과 데이터베이스에 저장된 사진 및 얼굴과의 유사도 측정을 통하여 여권 사진의 위조 여부를 판단하였다. 따라서 본 논문에서는 여권 코드의 자동인식과, DB에 저장된 사진 정보를 바탕으로 얼굴 사진 영역의 인중을 통하여 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 출입국 관리 시스템을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.279-286
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• 2004

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 여권 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안하는 지능형 여권 얼굴 인증 시스템은 여권 이미지에서 여권 코드 문자열을 인식하여 여권 사용자의 사진 및 관련 정보를 여권 데이터베이스에서 추출한다. 추출된 출입국자의 사진 및 얼굴과 여권에 부착된 사진 및 얼굴과의 유사도 측정을 통하여 여권 사진의 위조 여부을 판단한다. 이때, 이미지의 유사도 측정을 위해서 다양한 실험을 통한 결과를 종합 분석해 본 결과 사진 영역의 인증에는 Luminance, Edge, RGB 특징이, 얼굴 영역의 인증을 위해서는 Hue, YIQ-I, YCbCr-Cb 특징이 효과적인 것으로 나타났으며 사진 영역의 유사도와 얼굴영역의 유사도가 모두 0.8이상인 경우 정상적인 여권으로 판정하고 그렇지 않은 경우 위조가 되었을 가능성이 있는 여권으로 판정하는 방법을 사용하여 FAR 3.1%, FRR 2.7%의 우수한 결과를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2003.06a
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• pp.81-82
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• 2003

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.8
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• pp.395-400
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• 2020

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) was identified in December 2019 in China and has spread globally, resulting in an ongoing pandemic. Because COVID-19 is spread mainly from person to person, every person is required to wear a facemask in public. On the other hand, many people are still not wearing facemasks despite official advice. This paper proposes a method to predict whether a human subject is wearing a facemask or not. In the proposed method, two eye regions are detected, and the mask region (i.e., face regions below two eyes) is predicted and extracted based on the two eye locations. For more accurate extraction of the mask region, the facial region was aligned by rotating it such that the line connecting the two eye centers was horizontal. The mask region extracted from the aligned face was fed into a convolutional neural network (CNN), producing the classification result (with or without a mask). The experimental result on 186 test images showed that the proposed method achieves a very high accuracy of 98.4%.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.46 no.6
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• pp.1-8
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• 2009

Detecting entry and exit zones in a view covered by multiple cameras is an essential step to determine the topology of the camera setup, which is critical for achieving and sustaining the accuracy and efficiency of multi-camera surveillance system. In this paper, a graph theoretic clustering method is proposed to detect zones using data points which correspond to entry and exit events of objects in the camera view. The minimum spanning tree (MST) is constructed by associating the data points. Then a set of well-formed clusters is sought by removing inconsistent edges of the MST, based on the concepts of the cluster balance and the cluster density defined in the paper. Experimental results suggest that the proposed method is effective, even for sparsely elongated clusters which could be problematic for expectation-maximization (EM). In addition, comparing to the EM-based approaches, the number of data required to obtain stable outcome is relatively small, hence shorter learning period.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.6
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• pp.243-251
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• 2008

This study is to suggest the extraction algorithms of fingerprint corepoint and region separation using the labeling for gate security in order that it might be applied to the fingerprint recognition effectively. The gate security technology is entrance control, attendance management, computer security, electronic commerce authentication, information protection and so on. This study is to extract the directional image by dividing the original image in $128{\times}128$ size into the size of $4{\times}4$ pixel. This study is to separate the region of directional smoothing image extracted by each directional by using the labeling, and extract the block that appeared more than three sorts of change in different directions to the corepoint. This researcher is to increase the recognition rate and matching rate by extracting the corepoint through the separation of region by direction using the maximum direction and labeling, not search the zone of feasibility of corepoint or candidate region of corepoint used in the existing method. According to the result of experimenting with 300 fingerprints, the poincare index method is 94.05%, the proposed method is 97.11%.