Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2020.05a
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  • Pages.580-581
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  • 2020
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Face spoofing detection using DenseNet

DenseNet을 통한 얼굴 스푸핑 탐지 기술

  • Kim, So-Eui (Dept. of Human Centered Artificial Intelligence, Sangmyung University) ;
  • Yu, Su-Gyeong (Dept. of Human Centered Artificial Intelligence, Sangmyung University) ;
  • Lee, Eui Chul (Dept. of Human Centered Artificial Intelligence, Sangmyung University)
  • 김소의 (상명대학교 휴먼지능정보공학전공) ;
  • 유수경 (상명대학교 휴먼지능정보공학전공) ;
  • 이의철 (상명대학교 휴먼지능정보공학전공)
  • Published : 2020.05.29
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Abstract

얼굴을 이용한 신원인식 방법은 높은 사용 편의성과 보편성 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 타인의 얼굴 사진이나 테블릿 PC 를 통한 얼굴 동영상 재생과 같은 손쉬운 방법을 통한 얼굴 스푸핑 공격 사례가 다수 보고되고 있다. 하지만 기존의 영상의 텍스처 특징을 활용한 방법은 영상의 초점 상태에 취약하고 기계학습에 사용된 데이터에 의존적이다. 따라서 보다 강력한 스푸핑 탐지 기술이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 각도와 거리 편차 요소를 포함하는 자체 구축 DB 와 DenseNet 을 활용한 딥러닝 기반의 위조 얼굴 검출 기술을 연구했다.

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