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초록·키워드
지문은 특이성과 지속성이 높은 생체정보이기 때문에 개인식별의 수단으로 사용한다. 이러한 특징으로 인해 범죄 현장에서 용의자를 특정하고 범죄와의 연관성을 입증하는 데 결정적인 단서가 될 수 있다. 범죄 현장에서의 지문 이미지를 획득하는 과정에서 다양한 센서, 조명 환경 등으로 인해 다양한 특성을 가진 이미지가 만들어질 수 있다. 이런 상황에서 교차 도메인 지문 인식 문제가 발생할 수 있다. 교차 도메인 지문 인식 문제는 다양한 센서의 기술적 차이와 실험 환경의 변화로 인해 발생하며 지문 인식 모델의 정확도를 하락시킨다. 본 논문에서는 이러한 교차 도메인 지문 인식 문제를 해결하기 위한 효과적인 데이터 증대법을 제안한다. 실험 결과 EfficientNet-B0을 Backbone으로 사용한 경우 Sharpen 증대법이 약 2% 이상, AFR-Net을 Backbone으로 사용한 경우 MedianBlur 증대법이 3% 이상의 정확도 향상을 보여주었다. 제안하는 증대 기법을 활용한다면 이종 지문 시스템 간 상호 운용성 확보, 인식 정확도 향상, 기존 DB 활용도 제고, 적용 범위 확대 등 다방면으로 기여하여 디지털 포렌식의 역량을 강화시키는데 기여할 수 있을 것이다.
본문·목차
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