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홍채인식시스템 성능향상을 위한 유클리드 거리값과 멀티데이터 사용에 관한 연구
손진호(JinHo Son),장자인(Jain Jang),이일병(Yillbyung Lee) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
홍채 인식 시스템은 영상 획득과 전처리, 특징 추출, 등록, 인증/증명의 다섯 단계로 나누어진다. 시스템의 성능 향상을 위해서는 모든 부분이 중요하나 본 논문에서는 특징 추출에 중심을 두고 양쪽 눈의 홍채 정보를 결합하여 실험하였다. 양쪽 눈의 홍채 정보를 결합했다 함은 영상 획득과 전처리를 거쳐 얻어진 양쪽 눈 영상에서 하위 90도 영역을 잘라 붙여서 홍채 영상을 만들고 그 데이터를 사용했음을 의미한다. 특징 추출에는 2단계의 wavelet transform을, 인식에는 유클리드 거리값을 사용하였다. 실험을 통해서 단일 홍채 시스템에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
강인한 홍채 인식 시스템을 위한 효율적인 눈 영상 검사 알고리즘
장자인(Jain Jang),김귀주(Jinho Son),손진호(Kwijoo Kim),이일병(Yillbyung Lee) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
홍채 인식 시스템의 성능향상을 위해서는 전처리 단계에서 위조된 데이터나 잡음이 섞인 데이터를 걸러내는 과정이 매우 중요하다. 이 논문에서는, 강인한 홍채 인식 시스템을 위해서 두 단계로 이루어진 눈 영상 검사 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 첫 번째 단계에서는 동공 반지름과 눈꺼풀 움직임 변화량의 상관계수(coefficient)와 2차원 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform) 스펙트럼을 이용해 위조된 데이터를 찾아낸다. 두 번째 단계에서는 눈 영상에 눈 깜빡임이나 속눈썹의 홍채영역 침범, 홍채 영상이 부분적으로 잘렸을 경우 등의 시스템의 성능저하의 원인이 되는 부적절한 데이터를 찾아낸다. 111명의 1734개의 눈 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 알고리즘의 성공률은 96.5%였고, 이러한 전처리 과정을 통해서 전체적인 시스템의 정확률을 향상 시킬 수 있다.