손동작 기반의 인증 방식에 활용하기 CNN 위한 모델 학습
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발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
767-770(4쪽)
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스마트 기기의 사용자 인증 방식은 비밀번호를 직접 입력하는 것부터 시작하여 지문인식, 홍채인식, 얼굴인식 등 그 방식이 점점 다양해졌고 고도화되었으며 신뢰도가 높아졌다. 그러나 코로나 시대에 진입한 이후부터 현재까지 얼굴인식 기반의 기기 인증 방법은 마스크로 인해 얼굴이 인식되지 않아 비밀번호 또는 패턴을 직접 입력해야만 잠금이 풀리는 불편함을 감수해야 한다. 이러한 문제점들에 착안하여 어떤 상황에서든 사용자 인증이 가능한 방식에 대하여 고민하였고, 이에 따라 본 논문에서는 사용자 인증 방식에 활용 가능한, ‘특정 손동작’을 인식하도록 CNN 모델을 학습시키는 방법에 대해 제안한다.
더보기The user authentication method of a smart device started with the direct input of a password, and the methods such as fingerprint recognition, iris recognition, and face recognition have been diversified, advanced, and reliability increased. However, from the time we entered the Corona era to the present, the face recognition-based device authentication method has to suffer the inconvenience of unlocking the device only by entering a password or pattern directly because the face is not recognized due to the mask. With these problems in mind, I considered a method that allows user authentication in any situation, and this paper proposes a method for training a CNN model to recognize ‘Specific Hand Gestures’ that can be used in user authentication methods.
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