현재 위치
Home
생산설계 분야
설명 가능한 프라이버시 보호형 인공지능을 활용한 연합학습 기반 지문 디노이징 인식 모델 개발
Federated Learning for Explainable Privacy-Preserving Fingerprint Recognition
-
- 발행기관
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) 바로가기
-
- 간행물
- 한국기계항공기술학회 학술대회논문집(구 한국기계기술학회 학술대회논문집) 바로가기
-
- 통권
- 2025년도 한국기계기술학회 하계학술대회 (2025.08)바로가기
-
- 페이지
- pp.30-31
-
- 저자
-
- 언어
- 한국어(KOR)
-
- URL
- https://www.earticle.net/Article/A488655
원문정보
초록
- 영어
- Traditional fingerprint recognition, relying on large datasets and machine learning, often faces accuracy issues due to data heterogeneity and privacy concerns. This study proposes AI-Fed-FR, a novel fingerprint recognition algorithm using explainable AI-based federated learning to enhance accuracy while ensuring privacy. AI-Fed-FR improves global model performance by iteratively aggregating parameters from user devices and employs explainable AI for denoising low-resolution fingerprint images. A storage sampling-based client scheduling technique addresses client imbalance. Experiments on three real-world datasets show AI-Fed-FR achieving 5.32% higher accuracy than local learning and 8.56% higher than average-based federated learning.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 실험 및 결과
4. 논의 및 의의
5. 결론
후기
References
키워드
Fingerprint recognition federated learning explainable AI privacy protection texture restoration저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국기계항공기술학회(구 한국기계기술학회) [Korean Society of Mechanical Technology]
- 설립연도
- 1999
- 분야
- 공학>기계공학
- 소개
- 기계 관련 산업 분야에 관한 학술과 현장 적용 기술을 연구하고 교류하며, 이에 관련된 학문과 기술 발전 및 보급에 기여함으로써 과학과 기술의 진흥에 이바지함을 그 목적으로 한다.
간행물
-
- 간행물명
- 한국기계항공기술학회 학술대회논문집(구 한국기계기술학회 학술대회논문집) [Proceedings of KSMT Annual Meeting]
- 간기
- 부정기
- 수록기간
- 2000~2026
- 십진분류
- KDC 550 DDC 620
이 권호 내 다른 논문 / 한국기계항공기술학회 학술대회논문집(구 한국기계기술학회 학술대회논문집) 2025년도 한국기계기술학회 하계학술대회
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.
출처 : 네이버학술정보
0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.