치아 영상 처리와 신경 회로망을 이용한 신원 확인 = Human Identification Using Dental Image Processing With Neural Networks

국문 초록 (Abstract)

오늘날 신원을 확인하는 수단으로써 홍채인식 및 지문인식 등의 여러 방안들이 연구개발 되고 있으나, 이러한 방안들은 장비 비용, 사용 편의성, 인식률, 위· 변조 가능성 등의 측면에서 장단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 PC 카메라를 통해 확보된 전면 개구부 영상을 이용하여 신원을 확인하는 방안을 제안한다. 기본적인 아이디어로는 입력영상을 분석하여 얻어낸 상악 및 하악 치아 끝단(edge profiles)을 다각형으로 각각 근사한 후, 이들의 기하학적 패턴을 신경회로망을 이용하여 인식하는 것이다. 입력 영상으로는 양치질할 때와 비슷하게 상악과 하악을 약간 벌리고 잇몸을 드러낸 상태에서 입술 영역을 포함한 개구부 전면 부위를 측정한 영상으로 한다. 입력영상의 상악과 하악 치아 사이에는 검정색의 구강영역이 존재하며 이 영역은 조명 변화에 영향이 거의 없는 치아 끝단 정보를 포함하고 있다는 특성을 이용한다. 따라서 색상 정보를 이용하여 검출된 검정색 구강영역의 경계(boundary)를 추출하고 이에 대한 최소포함사각형(minimum enclosing rectangle, MER)을 계산한다. 그런 다음, 최소포함사각형의 중심이 원점에 놓이고 장축이 X 축과 나란하도록 경계정보를 변환하여 경계정보로부터 상악 및 하악 치아 끝단에 대한 다각형을 각각 추출하여 정규화한 후, 다각형의 차이벡터를 생성한다. 이렇게 얻어진 차이벡터(difference vector) 정보를 신경회로망에 학습 데이터로 이용한다. 본 논문에서는 신경회로망의 학습을 위해 10 명으로부터 얻어진 치아영상 100 개를 역전파 알고리즘에 적용하였으며, 실험을 통해 제안된 신원확인 방안의 유효성과 품질을 보인다.

목차 (Table of Contents)

• ABSTRACT
• 1. 서론
• 2. 제안된 방안
• 3. 구강 이미지 전처리
• 4. 치아끝단 형상 정보 획득 및 정규화
• 5. 신경회로망을 이용한 학습 및 적용
• 6. 결론
• 참고문헌