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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김한수 (한림대학교 융합과학수사학과)
저널정보
한국과학수사학회 과학수사학회지 과학수사학회지 제18권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
226 - 232 (7page)

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딥러닝 기술의 발전으로 인하여 다양한 응용 분야에서 컴퓨터 비전 기술이 중요한 역할을 하고 있지만, 고성능 IT 기술의 발전으로 사진 및 영상의 위조가 쉬워짐에 따라 얼굴 인식 시스템의 보안에 큰 위협이 되고 있다. 본 연구는 생체인식 기술의 발전과 함께 증가하는 위조 기술에 효과적으로 대응하기 위하여, 지도 대비 학습(Supervised Contrastive Learning)을 활용한 얼굴 위조 탐지 방법을 제안하였다. 이방법은 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하며, 다양한 얼굴 위조 공격에 구애받지 않고 얼굴의 진위여부를 효율적으로 판단할 수 있다. 실험 결과, 다양한 위조 방법에 대응하여 약 93%의 검출 정확도를 달성하였으며, 기존 연구 대비 최대 17%의 성능 향상을 보였다. 이러한 기술은 진위 여부를 판단하는 다른데이터셋에도 적용 가능할 뿐만 아니라, 새롭게 등장하는 위조 방법에도 효과적으로 대응할 수 있다.
#Biometric technology #Supervised contrastive learning #Facial forgery detection #Data imbalance addressing #Deep learning

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