SIFT특징치를 이용한 다국적 지폐의 계층적 인식 알고리즘 에 관한 연구

이왕헌

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이왕헌

저널정보: 한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제11권 제7호

발행연도: 2016.1

수록면: 685 - 692 (8page)

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본 연구에서는 물체 인식 분야에서 잘 알려진 회전, 스케일, 조명의 변화에 강인한 특징치인 SIFT를 이용하여 지폐의 특징 벡터를 구하고 이를 ANN알고리즘에 의해 정합하여 다국적 지폐를 인식하는 방법에 관한 것으로 계층적 지폐인식 방법을 제안한다. 지폐마다 지니고 있는 특징치를 추출하여 국적 및 권종을 인식하기 위하여 UV,IR, 및 백색 투과광 조명을 개발하고 조명 변화에 따라 촬영된 영상으로부터 SIFT특징치를 구하고 다국적 지폐의 국적과 권종을 인식하는 방법을 구현하였다. 한화, 달러화, 유로화에 관하여 회전 및 크기 변화가 있는 환경에서 제안한 알고리즘을 적용하였고 잘 작동하고 있음을 확인 하였다.

#지폐 인식 #ANN알고리즘 #계층적 인식 #RANSAC #Bank Note Recognition #Approximated Nearest Neighbour #RANSAC #Hierarchical Recognition

참고문헌 (13)

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J. Hara / 1991 / Automtic banknote transaction apparatus / United States Patent, no. 5021639

B. Storey / 1998 / Apparatus and method for testing banknotes for genuineness using Fourier transform analysis / United Sstaes Patent, no. 5530772

R. Cavalcanti / 1999 / A model of private bank-note issue / Review of Economic Dynamics 2(1):104~136

M. Aoba / 2003 / Euro Banknote Recognition System Using a Three-layered Perceptron and RBF Networks / Trans. Mathematical Modelling and Its Applications 44(SIG 7(TOM 8))

D. Mount / 2005 / ANN Programming Manual / Dept. of Computer Science and Institute for Advanced Computer Studies, University of Maryland

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이왕헌

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