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Autoencoder 및 Variational Autoencoder 기반 위조지문 판별 모델 비교
A Comparison of Fake Fingerprint Detection Models Based on Autoencoder and Variable Autoencoder
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 407 - 413 (7page)
이용수
Autoencoder 및 Variational Autoencoder 기반 위조지문 판별 모델 비교
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In this study, to distinguish between actual and artificial fingerprint data, an experiment was conducted to compare the performance of six discriminant models, three per technique, based on two unsupervised learning methods, Autoencoder and Variable Autoencoder. Accuracy (ACC), precision (PRC), reproduction rate (REC), specificity (SPC), and F1 Score were measured and compared for each model. 5 performance indicators showed that the LSTM model has the best performance among AE models, and the 1D CNN, and DNN models have also the best performance among VAE models.
목차
Abstract
I. 서론
II. 연구 방법
Ⅲ. 연구 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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