Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

A palm information-based identity recognition deep learning model using a multi-channel image

멀티 채널 이미지를 이용한 손바닥 정보 기반 신원 인식 딥러닝 모델

  • Kim, Beomjun (Dept. of Computer Engineering, Korea National University of Transportation) ;
  • Kim, Inki (Dept. of IT.Energy Convergence, Korea National University of Transportation) ;
  • Gwak, Jeonghwan (Dept. of Software, Korea National University of Transportation)
  • 김범준 (한국교통대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김인기 (한국교통대학교 교통에너지융합학과) ;
  • 곽정환 (한국교통대학교 소프트웨어학과)
  • Published : 2022.01.12
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Abstract

본 논문에서는 카메라 센서만을 이용하여 손바닥 사진을 촬영하고 추출된 데이터들을 합성하여 멀티 채널 이미지를 생성 및 분류 모델에 입력하여 신원을 확인하는 딥러닝 모델을 제안한다. 이 모델은 손바닥 사진이 입력되면 손바닥 및 손금 세그멘테이션을 이용하여 마스크 이미지를 추출하고 단일 채널로 구성된 이미지들을 멀티 채널 이미지로 합성/재구성하여 신원을 분류하는 딥러닝 모델이다. 이는 카메라 센서 외 다른 센서가 필요 없다는 장점을 가지고 있으며, 비접촉 신원 인식 시스템에 적용할 수 있다.

Keywords

Acknowledgement

This results was supported by "Regional Innovation Strategy (RIS)" through the National Research Foundation of Korea(NRF) funded by the Ministry of Education(MOE) (2021RIS-001)