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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 1,381 - 1,384 (4page)
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Examining the performance of artificial intelligence (AI)-based model for machine to machine (M2M) authentication needs a large number of data. The accessibility of open biometric data is restricted by privacy regulations such as general data protection regulation (GDPR). This is because the data is commonly obtained by sensors embedded in personal wearable devices. Thus exploring and developing a system with biometric data as the main parameter is difficult to do. As data augmentation is a technique to increase the size of the data set by producing derived data from the original data, its usage in AI is popular especially for computer vision. Incorporating data augmentation in the development of AI-based authentication model could solve the shortage of database. Therefore this study proposes a data augmentation model and analyzes its training and augmenting performance.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
III. EXPERIMENTAL SET UP
IV. AUGMENTATION AND EVALUATION METHODOLOGY
V. RESULT AND AUGMENTATION ANALYSIS
VI. CONCLUSION
VII. ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES
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