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초록·키워드
사람의 걸음걸이 패턴은 생체 인증에 유망하지만, 주로 통제된 환경에서 연구되어 실제 환경의 변동성을 반영하지 못하였다. 걸음걸이 데이터를 통해 개개인을 인증하는 우리의 이전 연구에서 ETRI Lifelog 데이터셋을 사용했으나, 걷기와 달리기와 같은 활동 간의 데이터 불균형 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 노이즈 추가와 스트레칭 등의 데이터 증강 방법을 적용했다. 이번 연구는 이러한 방법을 개선하여 현실적인 조건에서 걸음걸이 인증 모델의 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 순열과 잡음 추가 기법을 최적화함으로써 EER이 감소했으며, 그 결과, 여러 보강 기법을 결합하면 모델 견고성과 정확성을 향상시켜 모든 방법을 함께 사용할 때 가장 낮은 EER 수치인 0.045905를 달성할 수 있음을 보여준다.
본문·목차
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