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- 저자 : 장도원(Do-Won Jang) (검색결과 2 건)
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PCA 알고리즘과 FCM 기반 RBF 네트워크를 이용한 여권 인식 및 얼굴 인증
정병희(Byung-Hee Jung),장도원(Do-Won Jang),김광백(Kwang-Baek Kim) 한국멀티미디어학회 2006 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2006 No.1
본 논문에서는 PCA 알고리즘을 이용한 얼굴 인증과 FCM 기반 RBF 네트워크를 이용한 여권 코드 인식 방법을 제안한다. 본 논문에서는 여권 영상에 대해 Sobel 연산자를 이용하여 에지를 추출하고 에자가 추출된 영상을 수평 스미어링 하여 여권 코드 영역을 추출한다. 추출된 여권 코드 영역의 기울기를 검사하여 기울기 보정을 하고, 여권 코드 영역을 이진화 한다. 이진화된 여권 코드 영역에 대하여 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 추출한다. 추출된 여권 코드 인식은 FCM기반 RBF 네트워크 알고리즘을 적용한다. 여권의 주어진 규격에 근거하여 사진 영역을 추출하고 추출된 사진 영역에 대하여 YCbCr와 RGB 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역을 PCA알고리즘을 적용하여 얼굴 영역의 위조를 판별한다. 제안된 방법의 여권 코드 인식과 얼굴 인증의 성능을 평가하기 위하여 실제 여권 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 여권 코드 인식과 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다.
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퍼지 논리 시스템을 이용한 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크
민지희(Ji-Hee Min),장도원(Do-Won Jang),조서영(Seo-Young Cho),조용현(Yong-Hyun Cho),김광백(Kwang-Baek Kim) 한국산업융합학회 2004 한국산업응용학회 학술대회 논문집 Vol.- No.-
기존의 ART2 기반 RBF 네트워크 에서는 경계 변수의 설정에 따라 서로 다른 패턴들이 같은 클러스터로 분류되고 출력층의 입력값으로 적용된다. 이러한 원인 때문에 학습 과정 중에 경쟁 단계가 발생하여 오류 값의 변화가 적어 학습 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크에서 학습 시간이 많이 소요되는 문제점을 개선하기 위하여 ART2 알고리즘을 제안된 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하고 중간충과 출력층의 학습에 퍼지 논리 시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 RBF 네트워크의 학습 성능을 평가하기 위하여 15개의 여권 이미지에서 추출한 문자 코드 150개와 숫자 코드 500개를 대상으로 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크와 제안된 방법간의 학습 성능을 실험한 결과, 제안된 RBF 네트워크가 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크 보다 학습 성능이 개선되었다. <br/>
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