출입국 관리 시스템은 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하여 출입국자를 관리하고 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 위조 여권 판별이 중요하므로 위조 여권을 판별하는 전 단계로 ART2 기반 RBF네트워크를 제안하여 여권을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 스미어링 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 코드의 문자열 영역과 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 ART2 알고리즘을 기반으로 한 RBF네트워크를 제안하여 여권 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
The immigration control system authorizes the immigration of travelers by means of passport inspections such as the judgment of forged passports, the search for a wanted criminal or a person disqualified for immigration, etc. The judgment of forged passports plays an important role in the immigration control system. Therefore, as the pre-phase for the judgment of forged passports, this paper proposed a novel method for the recognition of passport using ART2-based RBF network. The proposed method extracts the area of code and individual codes by applying the Sobel masking, the smearing and the contour tracking algorithm in turn to the passport image. This paper proposed the RBF network that applies the ART2 algorithm to the middle layer, and applied the enhanced RBF network to the recognition of individual codes. The results of the experiments for performance evaluation on the real passport images showed that the proposed method has the better performance compared with other approaches.
