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).
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2022.01a
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- Pages.89-91
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- 2022
Attention U-Net Based Palm Line Segmentation for Biometrics
생체인식을 위한 Attention U-Net 기반 손금 추출 기법
- Kim, InKi (Dept. IT.Energy Convergence, Korea National University of Transportation) ;
- Kim, Beomjun (Dept. of Computer Engineering, Korea National University of Transportation) ;
- Gwak, Jeonghwan (Dept. IT.Energy Convergence, Korea National University of Transportation)
- Published : 2022.01.12
Abstract
본 논문에서는 생체인식 수단 중 하나인 손금을 이용한 생체인식에서 Attention U-Net을 기반으로 손금을 추출하는 방법을 제안한다. 손바닥의 손금 중 주요선이라 불리는 생명선, 지능선, 감정선은 거의 변하지 않는 특징을 가지고 있다. 기존의 손금 추출 방법인 비슷한 색상에서 손금 추출, 제한된 Background에서 손금을 추출하는 것이 아닌 피부색과 비슷하거나, 다양한 Background에서 적용될 수 있다. 이를 통해 사용자를 인식하는 생체인식 방법에서 사용할 수 있다. 본 논문에서 사용된 Attention U-Net의 특징을 통해 손금의 Segmentation 영역을 Attention Coefficient를 업데이트하며 효율적으로 학습할 수 있음을 확인하였다.