생체인식시스템 개발 프로세스와 능력성숙도 모델을 활용한 평가

류화수 아주대학교 대학원 2003 국내석사

현대와 같은 정보화 사회에서 보안의 중요성은 점점 높아가고 있으며, 보안의 대상 역시 매우 다양해지고 있다. 이러한 상황에서 기존 보안시스템의 단점을 보완할 수 있는 생체인식시스템의 유용성이 높이 평가되고 있다. 국내에서는 주로 벤처기업이나 중소기업의 소규모 연구조직에서 생체인식시스템이 개발되고 있지만, 기존의 표준적인 제품 개발 프로세스를 적용하기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 소규모 연구개발 조직에서 생체인식시스템과 같은 임베디드 시스템을 개발하려고 할 때 어떠한 프로세스를 따라야 하는지를 제시하고자 한다. 이를 위해 시스템공학 표준 개발 프로세스인 EIA-632를 채택하고, 생체인식시스템과 같은 소형 임베디드 시스템 개발에 적용할 수 있도록 테일러링했다. 테일러링 과정에서 INCOSE 핸드북의 상세 프로세스와 Extreme Programming(XP)과 같은 기민한 소규모 소프트웨어 개발 프로세스를 참고하여 소규모 연구개발 조직에게 유용한 실용적 개발 프로세스 정립을 시도하였다. 사례연구로 이 테일러링한 프로세스를 적용해서 생체인식시스템을 설계하고, 시스템공학 능력 모델(SECM)을 이용해 테일러링한 프로세스를 평가한 결과 기존의 연구개발 프로세스에 비해 성숙도가 증가했다는 것을 확인할 수 있었다. 사례연구 과정에서는 시스템공학 전산도구인 "Core"를 이용했으며, 도구 이용이 프로세스 성숙도 증진에 어떤 기여를 했는지 확인할 수 있었다. 본 논문을 통하여 소규모 연구개발 조직에서도 표준 프로세스를 따라 연구개발 프로젝트를 수행하면, 고품질의 제품이 개발될 수 있음을 확신할 수가 있었다. In today's information-oriented society, the importance of security becomes higher and higher, and the target areas for security become also diverse. In this situation, an application of biometric system appears to complement the demerits of existing security systems. Small companies usually develop this type of systems in Korean industry. However, these companies struggle to make their ends meet. There is no manpower and schedule budget for these companies to apply any existing standard product development processes. This paper proposes a process to follow when a small team develops an embedded system such as a biometric system. This study adopts the systems engineering standard process, EIA-632, and tailors it to apply to small embedded system development such as biometric systems. The process from EIA-632 was tailored based on the guidelines provided by INCOSE handbook as well as those recommended by an agile small software development process such as an Extreme Programming(XP). The tailored process is implemented using a computer-aided systems engineering tool. The resulting process provides a useful practical development approach for a small development team. A case study of a biometric system development was presented to demonstrate the proposed process and was appraised using the Systems Engineering Capability Model(SECM). The appraisal result showed the increase in maturity level against that of the existing process the author is familiar with from experience. The case study used the computer-aided systems engineering tool, Core, and demonstrated the merit of the proposed approach. This paper showed a small-sized R&D organization can develop a high-quality product as long as the R&D project is conducted following the proposed standard process.

대역통과 필터를 이용한 홍채 인식에 관한 연구

손경두 慶南大學校 2005 국내박사

The strong need for user-friendly systems that can determine the access of the personal ID information is obvious. Iris recognition is a biometric personal identification which uses iris pattern of the pupil, and it is recognized as one of the best technology in personal identification and information security field. In this paper, we proposed a new method for iris recognition, and evaluated performance. The training pupil images are taken by a digital camera, and iris image is localized. The selected iris image is transformed into a frequency range and noises are reduced by band-pass filter. The characteristics of iris texture patterns are calculated. The photographing of the iris patterns are done with infrared rays to acquire clear input image, and the input images are gray level. The selected polar-coordinate image is transformed into cartesian coordinate image, and thinning. The average pixel critical level method is performed twice, and the size is scaled 1/16. Based on the scaled image, Hamming Distance is calculated. FAR and FRR are used for identification. For 100 people, 8 iris images per a person are obtained, and the recognition rate is examined for within-person images and images obtained from different persons. According to test results, the recognition rate was good in low quality images, and the time for preprocessing in other systems are reduced. These results were similar to the result Daugman acquired by calculating Hamming distance after Wavelet transformation. Though preprocessing time is greatly reduced, relative processing time is almost the same. We think this is because of the time for transforming images into frequency range took time. If faster algorithms for the transformation of images into frequency range, and an optimum frequency range were available, faster and more robust system would be possible. 사회구조가 복잡해지고 이에 따른 다양한 부가가치 정보의 취급으로 이들 데이터를 다루는 시스템의 정보에 접근 허용 여부를 결정하는 사용자 신원 검증 문제에 대한 관심이 커지고 있다. 홍채 인식 시스템은 사람마다 가지고 있는 눈동자의 홍채 패턴을 이용하여 신분을 증명하는 장치로서, 생체정보를 이용하는 생체 인식 시스템 가운데 개인 식별과 정보보안 분야에서 정확성이 가장 우수한 기술로 인정받고 있다. 본 논문에서는 홍채 인식을 위한 새로운 방법을 제시하고, 시스템을 구현하여 성능을 평가하였다. 제안한 시스템은 각 개인의 눈동자를 디지털 카메라로 입력받아 홍채 이미지를 추출하였다. 추출된 홍채 이미지는 주파수 변환 후 대역통과 필터를 이용하여 잡음을 제거하고, 홍채 결무늬 패턴의 특징을 추출하였다. 홍채 무늬 촬영은 적외선 조명을 이용하여 선명한 입력 이미지를 획득하였으며, 입력 이미지는 단색 회색 레벨 이미지를 생성하였다. 추출된 극좌표 홍재 이미지는 직교좌표로 변환하여 세선화 처리를 하고, 평균 화소 임계치 방법을 2회 사용하여 크기를 1/16로 축소하였다. 축소된 이미지를 바탕으로 해밍거리를 계산하고, FAR과 FRR을 조사하여 본인 인식률을 계산하였다. 100명에 대하여 각각 8회 홍채 이미지를 입력받아 동일한 자신의 홍채 이미지와 타인 홍채 이미지에 대하여 인식률을 조사하였다. 처리 결과, 영상의 질이 떨어지는 환경에서도 높은 인증률을 보였으며, 다른 시스템에서 잡음제거에 사용되는 전처리 시간을 대폭 줄일 수가 있었다. 이러한 결과들은 Daugman이 Wavelet 변환 후 해밍거리 계산을 통해 얻은 결과에서 인식률과 처리 시간이 거의 일치하였다. 전처리 시간이 대폭 감소하였음에도 상대적 처리시간이 동일하게 나타나는 것은 구현한 시스템에서 주파수 변환에 따른 처리시간의 증가로 판단된다. 고속 주파수 변환 알고리즘의 개발과 방대한 데이터를 이용한 최적 대역폭이 설정된다면 한층 빠르고 정확한 시스템이 될 것으로 판단된다.

배경 잡음에 강인한 음성 인식 시스템에 관한 연구

전선도 광운대학교 2000 국내박사

음성 인식은 실질적인 환경에서 사용 시 배경 잡음의 존재로 인식 성능이 저하된다. 그래서 음성 인식 시스템을 설계할 때 배경 잡음이 존재하는 경우에도 인식 성능이 저하되지 않도록 하는 음성 인식 시스템이 연구되어야 한다. 이러한 연구에는 크게 3가지로ㅆ 잡음 제거, 잡음에 강인한 음성 파라미터 추출, 인식 알고리듬에서 잡음 보상에 관한 연구가 있는데 본 연구는 이 3가지 방법에 대해 각각을 제안하였고 이것을 하나의 시스템으로 적용하였다. 이 제안한 방법과 시스템의 평가를 위해 남성 4화자의 34단어를 두 번 발음한 음성을 잡음과 혼합하여 인식 실험을 하였다. 배경 잡음으로는 달리는 차량 내에서의 엔진 소리, 차바퀴와 지면과의 마찰에 의한 소리가 존재하는 잡음과 갑작스럽게 지나가는 사람이 말을 한다던가, 차가 지나가는 소리가 존재하는 학교 내 운동장에서의 거리 잡음을 녹음하여 사용하였다. 또 실험에서는 이러한 두 가지 배경 잡음의 크기를 달리하여 음성과 혼합함으로써 4가지 배경 잡음 환경으로 실험하였다. 본 연구에서 첫 번째 제안한 방법은 적응적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법이다. 이 가중치 주파수 차감법의 잡음 추정 방법에서 경계값 파라미터를 추정하여 잡음의 변화 정도에 따라 경계값을 가변시키는 방법을 제안한다. 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 주파수 차감법이 높은 SNR을 갖고 높은 인식률을 보임으로 성능이 우수함을 확인하였다. 또 두 번째로 제안한 방법은 성문 가중 켑스트럼 추출 방법이다. 이 방법은 잡음에 강인한 음성 파라미터인 PLP 켑스트럼에 음성합성 시스템에서 좋은 결과를 보이는 비대칭의 성문 펄스파를 가중시키는 방법이다. 이 제안한 성문 펄스 가중 켑스트럼은 청각 모델인 PLP를 사용하였으며, 성도 모델인 성문 펄스를 가중 함수로 적용하여 성도 파형의 형태를 의미하는 켑스트럼을 다시 정형화하는 형태로써 분석하였다. 인식 실험 결과에서는 본 논문에서 제안한 가중 켑스트럼 방법과 다른 가중 켑스트럼 방법과 비교하여 인식률을 평가해보고, 이러한 청각 모델에 의한 PLP와 성도 모델에 의한 성문 가중 함수를 결합한 것이 잡음에 강인한 음성 파라미터임을 확인하였다. 그리고 세 번째로 제안한 방법은 반연속 HMM에서 가우시안 함수 변형 및 결정 방법이다. 이 방법은 잡음제거 방법에서 존재하는 음성 손실에 대한 보상 방법이다. 잡음에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하기 위해서 먼저 배경 잡음을 제거한 이후에 인식에 적용한다. 그러나 잡음 제거 시스템에서 잡음을 제거한다고 하여도 잡음을 제거하는 과정에서 잡음뿐만 아니라 음성까지 제거시켜 오히려 음성 인식의 저하를 가져오는 경우가 발생한다. 제안한 방법은 추정한 잡음과 차감된 추정 음성 신호간의 SNR을 기준으로 차감된 음성의 가우시안 분포 및 혼합된 음성의 가우시안 분포를 변형 및 결정하면서 반연속 HMM에 적용하는 방법이다. 이러한 방법은 잡음 제거 방법인 차감법이 오히려 음성 인식에 저하를 가지고 오는 경우에 대해 프레임 별로 보상해주는 방법이 된다. 실험 결과로써 제안한 방법이 단지 차감만 한 경우보다 높은 인식률을 보임으로써 이 방법이 주파수 차감한 신호의 가우시안 함수와 차감하지 않은 신호의 가우시안 함수를 효과적으로 변형 및 결정하는 방법이며, 음성 정보의 손실을 보상해 주는 것임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 3가지 방법을 서로 상호적으로 연관시켜 잡음에 강인한 음성 인식 시스템을 설계할 수 있다. 즉, 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 의해 먼저 배경 잡음을 제거한다. 이 때 얻어진 잡음 제거된 음성 신호에서 성문 가중 켑스트럼을 추출한 후 인식 알고리듬인 반연속 HMM에 적용한다. 이 때 주파수 차감법에 의한 음성 손실에 대한 보상으로 반연속 HMM의 가우시안 함수의 변형 및 결정을 한 후 Viterbi 경로에 의한 확률값에 적용한다. 실험 결과에서 기존의 차감법을 하지 않고 PLP와 반연속 HMM을 적용한 경우와 비교할 때 고속도로를 달리는 차량 내 배경잡음 환경에서 44%의 인식률을 제안한 인식 시스템에서는 80.5%의 인식률로 올렸고, 차량 내에서 63.6%의 인식률을 제안한 시스템에서는 90.8%의 인식률로 올렸다. 그리고 학교 내 거리의 배경잡음 환경에서 34.6%의 인식률을 제안한 시스템에서는 80.5%의 인식률로 올렸고, 학교 내 거리에서 50%의 인식률을 제안한 인식 시스템에서는 90.4%의 인식률로 올렸다. 결과로부터 제안한 3가지 방법을 모두 이용해 하나의 시스템으로 설계한 음성 인식 시스템이 배경 잡음 환경에 강인한 인식 성능을 보임을 확인할 수 있다.

생체인식시스템 보안 방법 및 안면검출에 대한 연구

최광수 건국대학교 정보통신대학원 2011 국내석사

입술영상접기와 프레임간 필터링을 이용한 립리딩 성능개선

신도성 전남대학교 2004 국내박사

립리딩은 입술 변화를 입력정보로 사용하여 음성 시스템과는 별도로 입술 영상만을 입력 정보로 하여 음성인식을 할 수 있는 바이모달의 한 분야이다. 이 기술은 음성인식 분야 중 잡음 환경에서 현저하게 떨어지는 인식률을 높이기 위한 보상 방법으로 기존 음성인식 시스템에 화자의 입술을 포함한 영상 정보를 이용하려는 목적으로 연구되었다. 본 논문에서는 이미지기반 방식과 HMM 인식방법을 기반으로 하여 기본 립리딩 시스템(Baseline lipreading system)를 구현하고 성능 실험을 하였다. 이 립리딩 시스템은 이미지 영상 기반 방식을 적용하여 구현하였으며 62.4%의 인식성능을 보여 주었다. 현재 수행되는 립리딩 연구의 대부분은 실험실 환경하의 제한된 결과로서, 실제 다양한 동적환경에서의 견인성에 대해서는 연구된 바가 없어 본 연구에서는 기본 립리딩 시스템을 기반으로 하여, 환경적인 변화에 대한 립리딩 성능의 안정성과 립리딩의 인식성능 저하를 일으키는 주요 요인이 무엇인지에 대하여 연구하였다. 입술이미지의 동적 변이로서는 이동, 회전, 크기변화와 같은 공간적 변화와 빛에 의한 조명변화를 고려하였다. 실험용 데이터로는 영상변환에 의한 시뮬레이션된 데이터와 동적변화가 심한 자동차 환경에서 수집한 데이터를 사용하였다. 실험결과 입술의 공간 변화가 인식성능 저하의 한 가지 요인으로 작용함을 발견하였다. 그러나 실제적으로 공간변화보다 더 심각한 성능저하 원인은 시간 흐름에 따른 조명조건의 변화로써 70%이상의 왜곡이 발생했다. 따라서 신뢰할 수 있는 립리딩 시스템 구현을 위해서 고려해야 할 가장 큰 요인은 빛의 변화임을 발견할 수 있었다. 본 연구에서는 조명 변화에 강인한 기본 립리딩 시스템의 성능 개선을 위해 인간의 입술형태가 코를 중심으로 하여 좌우 대칭인 점에 착안하여, 입술 ROI 영상을 절반으로 접은 영상을 인식 수행을 위한 입력 이미지로 활용하여 데이터의 크기를 줄이고 접어진 입술 영상은 픽셀들의 평균값들이므로 영상잡음 요소 및 좌우 측면 조명의 불균형에 대한 강인함을 갖게 하여 조명에 대한 보상을 하였다. 또한 접어진 영상을 시간영역에서 프레임간 필터링하는 과정을 통해 입술 이미지에서 불필요한 영상 정보를 제거하였다. 프레임간 필터는 조명에 의한 영상의 찌그러짐을 제거하기 위하여 사용되는 대역통과필터로서 입술영상 변환에 기반한 립리딩 알고리듬의 성능이 조명에 따른 왜곡에 심하게 영향을 받는다는 사실에 착안하여 필터링을 통해 불필요한 정보를 제거함으로써 조명변화에 강인하도록 시스템을 개선하였다. 제안한 방법을 적용한 각각의 실험 결과는 입술 영상접기를 이용하였을 경우 파라미터의 감소를 통해 인식의 속도가 향상되었으며 71.1%의 인식성능을 보였다. 그리고 프레임간 필터링을 수행하였을 경우 조명의 영향에 의한 성분을 제거하여 72,7%의 인식성능을 보여주었다. 각각의 제안한 방법들이 기본 시스템에 비해 인식률이 향상을 보여 본 논문에서는 기본 시스템에 입술 영상접기와 프레임간 필터링을 모두 적용하여 시스템을 개선하고 그 성능 실험을 하였으며 그 결과 인식률이 73%로서 약 10% 이상의 성능향상을 보였다. Lip-reading is studied for using image information including lips of a speaker at the existing speech recognition system. This technique is a compensation method to increase recognition rate decreasing remarkably in noisy circumstances. It is a field of bimodal capable of speech cognition with only lip image using change of lips as input information. In this paper, we made quality experiments for implementing baseline lip-reading system with basis of Hidden Markov Models(HMM) recognition and a method of the image basis. This lip-reading system was implemented by way of the image basis, which resulted in showing 62.4% of recognition rate. Most of the present lip-reading researches bring on limited results under laboratory's conditions, and in reality there is few research under wide range of dynamic environments. This research is for identifying stability of lip-reading performance to environmental changes and main factors generating a falling-off of recognition rate based on the baseline lip-reading system. We considered many factor like movement, rotation, spatial changes and illumination changes by light as dynamic varieties of lip image. We used both simulation data by image changes and data collected under automobile circumstances in the Intensive dynamic changes as experimental data, As the result of experiments, we found spatial changes of lips were a factor of a fall-off of recognition performance. However, changes of illumination conditions to the flow of time were the more serious fall-off of performance than spatial changes, resulting in more than 70% of distortion. Thus, changes of light were the most considerable factor to Implement reliable lip-reading system. The research was for improvement of quality of the baseline lip-leading system to resist changes of illumination. We found that the shape of lips was symmetrical with the center of a nose. We could decrease the size of data through utilizing the input image for recognition performance with folded lip image, We also compensated illumination by resisting factors of image noise and imbalance of sides' illumination because folded lip image were the average value of pixel. We eliminated unnecessary image information from lip image through inter-frame filtering folded images at the time domain. We improved the system to resist illumination changes by eliminating unnecessary information through filtering, It resulted from the facts that inter-frame was the bandpass filter used to eliminate distortion of images by illumination and the quality of lip-reading algorithm based on lip image changes was widely influenced by distortion by illumination. In the case of using method of lip image folding, each result of the experiments applying to the proposed ways improved the speed of recognition through reduction of parameter, resulting in 71.7% of recognition. Also in the case of performing inter-frame filtering, it showed 72.7% of recognition rate by eliminating factors influenced by illumination. In this paper, we applied both lip image folding and inter-frame filtering to the system, because the proposed ways brought in better recognition rate than the basic system, resulting in the improvement of the system, to show over 10% performance improvement in the light of quality experiments.

신경망을 이용한 문서인식시스템의 구현에 관한 연구

조용주 광운대학교 대학원 1992 국내박사

본 논문은 이미 생성된 문서를 자동입력하기 위한 문서인식시스템을 구현하기 위해 문서의 구조를 분석하고, 복잡한 구조와 형태를 가진 한글과 한자의 인식을 한다. 이를 위하여 문서구조분석과 문자추출을 하고, 추출된 문자를 대상으로 한글과 한자를 구별하여 인식의 집단을 줄였으며, 문자의 인식에는 최근의 문자인식 기술로서 잡음과 문자의 왜곡에 강한 신경망 인식 방법과 통계학적인 방법을 병행하여 문서인식 시스템을 구현한다. 먼저, 문서의 구조분석과 문자추출에서는 문서의 처리 범위를 문서전체와 국소영역으로 나눈다. 문서전체를 대상으로 할 때에는 문서내의 요소를 문자와 그래픽으로 분류하여 본 논문에서 제안 및 적용한 여러가지의 알고리즘을 이용하여 문자를 추출한다. 자소가 분리되어 있는 한글에 대하여 완벽한 문자추출을 할 수 있었다. 둘째로, 추출된 문자정보는 한글, 한자, 영자, 숫자, 그리고 심볼 등으로 구성되는데, 이것을 모두 인식하기에는 많은 문제점이 따른다. 따라서 본 논문에서는 문자의 종류를 식별하는 부분을 두어, 인식에서 문자를 처리하는 비중을 줄였다. 문자의 종류 중에는 한글과 한자가 네모꼴을 이루고 있는 문자로서 구별이 매우 어렵다. 그러나 본 논문은 한글과 한자의 특성을 적용하여 문자를 구별하고, 구별된 문자는 각각의 인식부로 넘어가 인식이 되어진다. 마지막으로 문자인식부인데, 본 논문에서는 다중크기와 다중문자체를 모두 인식할 수 있는 신경망 인식방법을 이용하여 문자를 인식하였다. 문자의 학습은 문자의 두께가 종류에 따라 적용될 수 있는 서울시스템㈜에서 개발한 중명조와 중고딕을 대상으로 오류역전파 학습알고리즘을 적용하여 하였다. 입력된 데이터는 형식분류 신경망을 구성하여 한글과 한자의 형식을 분류하여 집단을 줄였고, 이것을 근거로 자소 및 부수단위의 인식을 하였다. 신경망 학습시에는 은닉층의 수, 학습계수, 관성항이 인식률 및 학습속도에 영향을 미치는 중요한 파라메타가 되는데, 본 논문에서는 은닉층의 수를 20 - 25개, 학습계수를 0.1, 관성항을 0.9로 하였을 때 최적의 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문에서 대상으로 삼은 문자는 한글 2350자와 한자 4888자인데, 한자는 문자의 구별부까지 4888자를 대상으로 하였고, 시스템의 성능을 고려하여 한자의 인식 대상은 1800자의 교육용 한자를 대상으로 하였다. 문자추출에 대하여 98.5%의 추출율을 보이고, 문자의 구별은 96%의 구별율을 얻었다. 한글의 인식은 97.7%의 형식분류율과 93.1%의 인식율을 얻었다. 한자의 인식은 94%의 분류율과 96.4%의 인식율을 얻었다. 시스템을 구성하여 실험한 결과는 32비트 컴퓨터에서 1초에 3자 정도를 인식하였다. 본 시스템의 구현 결과로 한국어 문서의 자동입력 및 여러 응용분야에 이용이 가능할 것이다. This paper is about implementation of a document recognition system for automatic input of published documents. In this paper, we analyze document for obtaining layout of document and recognized Hanguel an Hanja which have complex shape. We discriminate between Hanguel and Hanja for reducing the number of cluster of patterns and then we use artificial neural net that is insensitive to noise and deformation. Firstly, we separate a document into graphic-regions and text-regions to obtain layout information consisted of structural row and column information concept. In the text-regions, we extract characters by means of several algorithm that are applied and newly proposed in this paper. Especially, we get very satisfactory result form extracting Hanguel characters. Secondly, all sort of characters are Hangeul, Hanja, numerals and symbols of which patterns are too various to recognize all together. For that reason we discriminate the characters to reduce the load of recognition step. Among the characters, Hangeul and Hanja appear similarly in the form of rectangle. But by using feature of Hanja and Hangeul respectively, we discriminate clusters of characters. Each discriminated characters is transferred to recognition step. Finally, we recognize multi-font, multi-size characters with artificial neural networks. Neural networks are trained by applying error backpropagation learning algorithm and training patterns are medium mincho and medium gothic. Hangeul and Hanja characters are processed by type classification neural networks to reduce the recognized cluster and then on a basis of this type classification, we recognize Jaso of Hangeul characters and radical of Hanja characters, respectively. The number of hidden node, learning rate and momentum are an important factor at learning step. Therefor, to obtain a optimal result, we determine the number of hidden node, 20-25, learning rate, 0.1 and momentum, 0.9, by experimentally. In this paper, we aim to recognized 2350 characters of Hangeul and 4888 characters of Hanja, but because of being concerned about performance of the system, our system is used to recognized only 1800 characters of educational Hanja. The result show 98.5% of character extraction rate, 97.9% of the type classification rate and 93.1% of recognition rate. Computation speed of Hangeul character in this system is 3 characters/second don the 32bit computer. This system is useful for automatic input of Korean document.

Indoor positioning system using INS, Odometry, and inline ultrasonic sensors for mobile robots

조봉수 부산대학교 2012 국내박사

이동하는 로봇의 위치 및 자세를 계산하는 방법에는 상대 위치 인식과 절대 위치 인식이 있다. 상대 위치 인식은 바퀴의 회전 정보나 혹은 관성센서를 이용하여 로봇의 상대적인 위치를 계산한다. 절대 위치 인식은 외부에 거리를 측정할 수 있는 시스템을 이용하여 로봇의 절대적인 위치를 계산하는 방법이다. INS (Inertial Navigation System) 는 관성센서를 이용하여 스스로 위치와 자세를 계산한다. INS 는 짧은 시간 동안 신뢰성 있는 정보를 제공하지만 에러가 누적된다. Odometry는 바퀴의 회전 정보를 이용하여 이동 물체의 위치와 진행 방향을 계산한다. 하지만 바퀴의 미끄러짐, 회전 정보의 오차 등이 위치와 진행 방향의 오차를 누적시킨다. 따라서 상대 위치 인식 방법은 주기적으로 외부 절대 위치 인식 시스템을 통하여 위치를 보정을 해야 한다. 초음파를 이용한 위치 인식 시스템은 초음파 센서가 저가이고 시스템이 간단하여 널리 사용된다. 하지만 기존 시스템들은 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존 초음파 위치 인식 시스템의 문제점을 보완 하는 새로운 형태의 초음파 위치 인식 시스템을 제안한다. 초음파 송신기들은 로봇이 움직이는 공간의 한쪽 벽에 설치된다. 따라서 설치 및 공간 확장이 용이하다. 초음파 신호의 TOF (Time Of Flight) 를 측정하기 위하여 로봇에 부착된 초음파 수신기는 쌍곡선 모델을 이용하여 초음파의 송신 시간을 예측한다. 이는 기존 시스템들이 TOF 를 측정하기 위하여 RF 통신 같은 시스템을 사용하는 단점을 해결해준다. 또한 초음파 신호 수신을 위하여 cross correlation 방법을 사용한다. 이 방법은 초음파 신호를 수신 할 수 있는 거리를 확장할 수 있다. 초음파 수신기의 위치는 송신기로부터 거리 정보들을 이용하여 계산된다. 하지만 초음파 송신기가 중첩 현상을 피하기 위하여 순차적으로 동작을 하기 때문에 현재 측정된 거리정보와 이전 측정된 거리 정보를 사용한다. 따라서 이전 측정된 거리 정보를 사용하기 때문에 계산된 위치의 오차가 발생한다. 본 논문에서는 이전 측정된 거리 정보를 이용하여 현재 거리 정보를 예측을 한다. 따라서 보다 정밀한 위치 인식이 가능하다. 본 논문의 상대 위치 계산을 위하여 INS 와 odometry 시스템을 Kalman 필터를 사용하여 결합한다. 이는 로봇의 외부 위치 정보 없이 동작 할 수 있는 시간을 늘려준다. 또한 제안한 초음파 시스템과 이 시스템을 결합하여 상대 위치 인식에서 방생하는 누적오차를 보정을 한다. 제안된 시스템은 동작 시간과 이동 거리에 상관없이 더 정확하고 신뢰성 있는 로봇의 위치와 자세 정보를 제공한다.

고차국소 자기상관함수를 이용한 홍채인식 시스템 구현

정국영 朝鮮大學校 大學院 2002 국내박사

Better technology for the identification on and verification of individuals is required for controlling access to secured areas or materials. Biometrics is extensively exploited because some parts of human body reveal unique distinction. Retinal vasculature, fingerprints, band shape, handwritten signature, and voice have been used in the automated recognition system. The systems fingerprint or voice recognition, in spite of it's usage have some drawbacks. Voice changes with age and physical condition, and fingerprint can easily e forged. Above ail dissatisfactions, these methods are highly invasive because he or she is required to make physical contact with a sensing device or to take a special action. Automated face recognition is less invasive, but it has also some inherent problems for application. Automated iris recognition can e an alternative for less invasive verification and identification of people. The human iris has the spacial pattern highly distinctive to an individual and can be taken by the camera remotely located, and can not be forged In this study, composition of the iris is surveyed and the methods to obtain the iris image, feature extraction and verification are described. I proposed a method to reduce the number of calculation. Instead of using 25 masks, only 15 local masks of 3 by 3 are used for calculating autocorrelation. Wavelet transform is used for feature extraction and neural network is used for recognition 200 image entries taken from 20 are used for test experiment. The result shows that the recognition rate of che proposed system is reduced 1.2% than 97.4% of the rate of the popular system, while the amount of calculation is reduced by 22.7% which means the achievement of 22.7% in quickness. The performance evaluation of recognition system is made by the mount of calculation and recognition rate. Improvement of 22.7% in reduction of calculation can cover the lowering of recognition rate and can be concluded that whole performance is improved.

고차 국소 자기상관특징과 신경망을 이용한 홍채인식 시스템

정종필 朝鮮大學校 大學院 2002 국내박사

In order to protect information or right of property in information-oriented society, individual accurate identification has been importantly recognized. According to this, study about preservation is continued and interesting about biometrics has been increased more and more. Biometrics technique is a method for recognizing or verifying individual based on individual physical, biological and actional feature, and is the spotlight as a new technique substituted existing traditional preservation method because of having a high faith and accuracy. Iris recognition system is system which confirm identity using iris in the biological feature and iris pattern have high discrimination at individual and don't almost change during the whole life because of having various feature above all body's some part. This iris recognition system as a ultra-modern individual identification preservation system using peculiar iris pattern every human have various application part namely entrance and exit control system, compute preservation, automated-teller machine, etc. In this thesis, faithful iris recognition system performance using isis which have advantage of accuracy, stability, convenience of use, etc. in the biometrics technique is proposed. For this, we extract iris sphere after iris image acquired from iris image acquisition equipment pass preprocess and propose effective feature extraction method of low capacity which has value of movement constancy using higher oder local autocorrelation features about compressed image obtained by applying Haar wavelet along 2D iris image for extracting feature in the extracted iris sphere. Also, for faithful recognition of iris recognition system, neural network design for comparing learned feature vector with inputted feature vector propose method for identification and verification based on iris pattern using error backpropagation learning algorithm which is learning method by supervised learning and multi-layer perceptron learning. Neural network used in the experience use 25×45×45×8 neural network which have 25 input nodes, 8 output nodes and 2 hidden layers of 45 nodes. Experience for measure rate of recognition use learning data and iris image of test data. Backpropagation learning method regard learning completed and conclude learning in case of that repetition learning frequency specify as 1,000 and learning error value decrease below specified learning error value( 0.05). Result which experience rate of recognition of learning data and test data about neural network that learning completed is that have high rate of recognition about learning data and test data all. In this thesis, proposed iris recognition system decrease size of feature vector and make as low capacity using higher order local autocorrelation features after iris sphere transform to pressed image using Haar wavelet transformation which have multi-resolution feature about extracted image. Also classification of pattern using neural network was easy because higher order local autocorrelation features can extract peculiar feature vector well about given iris image, and learning completed frequency or learning performance time takes less and fast neural network construction is possible because of use feature vector of low capacity in the recognition step and performs learning using backpropagation learning algorithm.

흉부 X-ray의 노듈 검출을 위한 인식 시스템에 관한 연구

정경택 崇實大學校 情報科學大學院 1991 국내석사