한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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- Pages.137-140
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- 2017
Machine Learning을 이용한 얼굴 인식 전자 출결 시스템
Face Recognition System using Machine Learning
- Lee, Jang-Yeol (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Lee, Seo-Woo (Dept. of Information Technology, Korea-Nazarene University) ;
- Won, Jong-Min (Dept. of Information Communication, Korea-Nazarene University) ;
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Shin, Dong-Ryeol
(Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University)
- 발행 : 2017.07.12
초록
전자 출결의 방식으로 NFC, Bluetooth, Wi-Fi, RFID등의 통신 방식의 전자 출결과 생체 인식 방법의 전자 출결인 지문 인식, 홍채 인식, 얼굴 인식 등이 있다. 그러나 대부분의 전자 출결 시스템은 초기 구축 및 시스템 오류 발생에 따른 유지보수의 어려움이 존재하고, 통신 방식의 전자 출결에서는 신호의 간섭 및 감쇄로 인한 불안정한 출석 문제가 발생한다. 그리고 생체 인식방식의 전자 출결의 경우에는 고가의 장비가 요구된다. 본 논문에서는 스마트 폰 Application 및 머신 러닝 framework인 Apache Spark를 이용하여 초기 구축 단계 이후 발생하는 유지보수 비용을 최소화하고, 머신 러닝을 이용하여 얼굴 인식률을 높이는 방법을 제안한다. 또한 제안하는 시스템을 이용하는 사용자가 출결을 진행할수록 인식률이 향상되는 방법을 제안한다.