딥러닝 합성곱 신경망을 이용한 효율적인 홍채인식

• 영문명: Efficient Iris Recognition using Deep-Learning Convolution Neural Network
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 최광미(Gwang-Mi Choi) 정유정(Yu-Jeong Jeong)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제15권 제3호, 521~526쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.06.30

국문 초록

본 논문은 홍채영상의 이동불변의 특징값 을추출에 탁월한 고차 국소 자동 상관함수를 적용하여 25개의 특징 값을 입력 값으로 적용한 일반적인 HOLP 신경망에 특징 값 25개의 평균값을 추가한 개선된 HOLP 신경망을 구현하여 인식률을 확인하여 보았다. 종류가 상이한 딥러닝 구조들과 비교하였을 때 음성과 영상 분야에서 탁월한 성능을 보이는 Back-Propagation 신경망과 특징 추출기와 분류기를 통합한 합성 곱 신경망을 활용하여 홍채인식의 인식률을 비교하여 보았다.

영문 초록

This paper presents an improved HOLP neural network that adds 25 average values to a typical HOLP neural network using 25 feature vector values as input values by applying high-order local autocorrelation function, which is excellent for extracting immutable feature values of iris images. Compared with deep learning structures with different types, we compared the recognition rate of iris recognition using Back-Propagation neural network, which shows excellent performance in voice and image field, and synthetic product neural network that integrates feature extractor and classifier.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 본 론

Ⅲ. 실험 결과

Ⅳ. 결 론

References

키워드

고차 국소 자동 상관함수 역전파 신경망 딥러닝 합성곱 신경망 Higher Order Local Autocorrelation Function,Back-Propagation Back-Propagation Neural Network Deep Learning Convolution Neural Network