메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김선구 (Seetech) 강병권 (순천향대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제39권 제7호(네트워크 및 서비스)
발행연도
2014.7
수록면
459 - 466 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 권종 인식을 위하여 범용 CIS(contact image sensor)를 사용하여 각 권종별로 취득된 지폐 반사 전체 이미지의 특징 데이터(feature data) 성분을 추출하여 권종 인식의 데이터로 사용함으로써 개별 객체의 특색이나 특징들의 집합인 패턴을 이용한 효과적인 이미지 처리 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 각 권종별 추출된 이미지의 특징 데이터는 이미지 변화에 덜 민감하면서 공간적인 분포를 잘 나타내기 때문에 권종 인식을 하는데 있어서 우수한 방법이 될 수 있다. 제안된 알고리즘의 테스트를 위하여 시료 진폐는 각 국가 및 권종 당 100매씩을 테스트 하였으며, 제한적인 시료로 인한 판정 결과의 신뢰도를 확보하고자 방향별 총 10회씩 투입하였다. 시험 결과 한국 원화는 100% 인식하였으며, 유로화는 5유로의 경우 99.9%, 20유로의 경우 99.8%의 인식률을 보였으며, 터키 리라화는 20리라의 경우 99.8.%, 50리라의 경우 99.8%의 인식률을 보였고, 나머지 미국 달러화, 중국 위안화, 영국 파운드화 등의 권종은 100% 인식되어 제안된 알고리즘이 상용 제품에 적용 가능함을 보였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 지폐 특징 이미지 추출
Ⅲ. 지폐의 특징 데이터 추출
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2015-560-002489712