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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
구본근 (한국교통대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제12호(JKIIT, Vol.19, No.12)
발행연도
2021.12
수록면
97 - 104 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.12.97

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기존의 얼굴 인식 시스템은 카메라로 캡처된 얼굴 이미지를 분석 대상으로 하므로, 종이에 인쇄되었거나 스마트 기기 화면에 표출된 얼굴 사진 등 실제 사람 얼굴이 아니더라도 정상적으로 식별 또는 유효성 검사를 수행한다. 이것은 종이 또는 스마트 기기 화면에 표출된 얼굴 이미지를 이용한 도용의 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 얼굴 표면의 깊이 정보의 분포를 이용하여 캡처 대상이 실제 얼굴인지를 판단하는 생-얼굴 검사 방법을 제안한다. 또, 본 본문에서 제안한 방법의 구현을 통해 실제 얼굴, 종이에 인쇄된 사진 및 구부려서 의도적으로 깊이를 준 사진 등을 대상으로 실험하여 본 논문에서 제안한 방법이 실제 얼굴 여부 결정에 유효하며, 안면 인식 시스템의 전처리 단계로 사용될 수 있음을 보인다.
#live face #face #liveness detection #face recognition #depth #depth distribution

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 깊이 기반 얼굴 생체 여부 검사 방법
Ⅳ. n-DLiveFT의 구현 및 샘플 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
S. H. Lee / 2018 / Trends of Spoofing Detection in the field of Face Recognition / Weekly ICT Trends, Ministry of Science and ICT 1870(1870):17~26 google schola 김대희 / 2018 / 딥 러닝 기반의 가짜 얼굴 검출 / 한국산업정보학회논문지 23(5):9~17 dbpia T. Karras / Progressive Growing Of Gans For Improved Quality, Stability, And Variations / Final ICLR 2018 version google schola I. J. Goodfellow / 2014 / Generative Adversarial Nets / Proc. of NIPS :2672~2680 google schola A. Greenberg / 2017 / Hackers say they’ve broken face id a week after iphone X release / CIRED (2017) google schola

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