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초록·키워드
지문은 사람마다 형태가 서로 다르고 변화가 매우 적은 생체정보이며 효율적인 식별과 안정성을 보장하기 때문에 개인 인증이나 보안 시설 출입 인증 시스템에서 많이 사용하고 있다. 이에 따라 위조 지문으로 인한 불법 인증 피해 사례가 증가하고 있다. 불법 인증 피해를 방지하기 위해 최근에는 딥러닝 기반의 위조 지문 탐지 모델이 많이 소개되고 있다. 하지만 딥러닝 모델은 많은 학습 파라미터를 학습하고 추론하기 위한 대량의 연산이 필수적이기 때문에 GPU(Graphics Processing Unit)를 사용해야 한다는 제한점이 존재한다. 하지만 일반적인 위조 지문 탐지 환경에서는 항상 고성능의 GPU가 탑재된 시스템을 사용하기는 어렵기 때문에 경량 위조 지문 탐지 기술이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 중간값 필터를 이용한 지문 이미지 전처리 방법과 적은 파라미터 개수의 앙상블 모델을 활용하는 위조 지문 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법은 딥러닝 기반의 모델 대비 매우 적은 파라미터의 모델로 위조 지문 탐지 정확도 96%를 달성하였다. 제안하는 위조 지문 탐지 모델은 일반 CPU 환경에서도 빠른 속도와 높은 정확도를 보이기 때문에 다양한 스마트 기기나 보안 시스템에서 위조 지문을 식별하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
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