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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김태성 (충남대학교) 은창수 (충남대학교) 박종원 (버츄얼아이테크)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.7
발행연도
2023.7
수록면
598 - 605 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.7.598

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안면 인식 기반의 스마트 도어는 카메라를 이용하여 영상을 수집하고, 추출된 안면을 인식하여 방문자의 등록 여부를 판단하는 생체인증 시스템이다. 최근 1인 가구 수의 증가에 따라 출입 편의에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 안면 인식 기법을 이용한 스마트 도어에 관한 연구가 활발하다. 안면 인식 기반의 스마트 도어는 딥러닝 기법을 이용하여 방문자의 안면을 인식한다. 그리고 방문자의 얼굴과 등록자의 얼굴의 차이를 엔코딩을 거쳐 거리로 환산한다. 두 안면의 거리가 임계값 보다 작으면 동일 인물로 판단하여 문을 열어주게 된다. 안면 유사도 임계값은 지역, 인종, 의복 문화에 따라 차이를 가지는데 임계값의 설정에 따라 생체인증 성능이 달라진다. 기존의 연구에서는 등록 여부의 판단 기준이 되는 안면 유사도 임계값을 0.4의 상수를 사용하였다. 본 논문에서는 안면 유사도 임계값을 다섯 가지 이진 분류기를 이용하여 산출하여 생체인증 성능을 비교하였다. LFW 데이터세트를 이용하여 실험한 결과 상수를 사용하였을 때 보다 평균 EER 16.59%가 개선되었다.
#생체인증 #안면 인식 #스마트 도어 #안면 유사도 #이진 분류기 #biometrics #face recognition #smart door #facial similarity #binary classifier

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 스마트 도어의 생체인증 성능 개선
4. 실험
5. 성능 평가
6. 결론
References

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