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손가락 영상을 취득하는 영상 취득부;상기 손가락 영상에서 지정맥을 검출하고, 상기 검출된 지정맥 영상과 미리 등록된 지정맥 영상을 비교해 차영상을 검출하는 검출부;상기 미리 등록된 지정맥 영상이 저장되어 있는 지정맥 데이터베이스;상기 차영상을 입력받아 결과를 출력하는 미리 학습된 CNN(convolutional neural network); 및상기 CNN의 출력된 결과를 바탕으로 지정맥 영상 인식을 처리하는 처리부;를 포함하고, 상기 CNN은, 상기 입력된 차영상을 바탕으로 제1 크기를 갖는 제1 특징 맵을 출력하고, 제1 필터 개수를 갖는 제1 및 제2 컨벌루션 레이어들; 상기 제1 및 제2 컨벌루션 레이어들 후방에서 사용되며, 상기 제1 특징 맵의 크기를 줄이는 제1 풀링 레이어; 상기 제1 풀링 레이어 후방에서 사용되며, 상기 제1 특징 맵을 바탕으로 상기 제1 크기와 상이한 제2 크기를 갖는 제2 특징 맵을 출력하고, 상기 제1 필터 개수와 상이한 제2 필터 개수를 갖는 제3 및 제4 컨벌루션 레이어들; 상기 제3 및 제4 컨벌루션 레이어들 후방에서 사용되며, 상기 제2 특징 맵의 크기를 줄이는 제2 풀링 레이어; 상기 제2 풀링 레이어 후방에서 사용되며, 상기 제2 특징 맵을 바탕으로 상기 제1 및 제2 크기들과 상이한 제3 크기를 갖는 제3 특징 맵을 출력하고, 상기 제1 및 제2 필터 개수들과 상이한 제3 필터 개수를 갖는 제5 내지 제7 컨벌루션 레이어들; 상기 제5 내지 제7 컨벌루션 레이어들 후방에서 사용되며, 상기 제3 특징 맵의 크기를 줄이는 제3 풀링 레이어; 상기 제3 풀링 레이어 후방에서 사용되며, 상기 제3 특징 맵을 바탕으로 상기 제1 내지 제3 크기들과 상이한 제4 크기를 갖는 제4 특징 맵을 출력하고, 상기 제1 내지 제3 필터 개수들과 상이한 제4 필터 개수를 갖는 제8 내지 제10 컨벌루션 레이어들; 상기 제8 내지 제10 컨벌루션 레이어들 후방에서 사용되며, 상기 제4 특징 맵의 크기를 줄이는 제4 풀링 레이어; 상기 제4 풀링 레이어 후방에서 사용되며, 상기 제4 특징 맵을 바탕으로 상기 제1 내지 제4 크기들과 상이한 제5 크기를 갖는 제5 특징 맵을 출력하고, 상기 제1 내지 제4 필터 개수들과 상이한 제5 필터 개수를 갖는 제11 내지 제13 컨벌루션 레이어들; 상기 제11 내지 제13 컨벌루션 레이어들 후방에서 사용되며, 상기 제5 특징 맵의 크기를 줄이는 제5 풀링 레이어; 및 상기 제5 풀링 레이어를 통과한 상기 제5 특징 맵과 학습했던 값과의 일치여부를 출력하는 제1 내지 제3 완전 연결 계층을 포함하고,상기 검출부가 상기 검출된 지정맥 영상과 상기 미리 등록된 지정맥 영상이 같은 클래스인 경우 진본 매칭(authentic matching)을 이용해 차영상을 검출하고,상기 검출부가 상기 검출된 지정맥 영상과 상기 미리 등록된 지정맥 영상이 다른 클래스인 경우 거짓 매칭(imposter matching)을 이용해 차영상을 검출하는 것을 특징으로 하는 CNN 기반 지정맥 인식 장치
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