생체인식7 [빵형의 개발도상국] 딥러닝으로 지문인식 인공지능 만들기 - Python, Deep Learning #생체인식 #지문인식 #이미지처리 #딥러닝 #DL #CNN #Python #파이썬 - 지문인식 모델 - #Numpy - #Keras - #matplotlib - #sklearn - #imgaug 이미지를 임의로 늘려주는 패키지 - Dataset Sokoto Coventry Fingerprint Dataset (SOCOFing) 2019. 6. 27. [ciokorea.com] 생체인식, 블록체인, AR··· 금융을 강타할 신기술 12선 [이미지출처: ciokorea.com "진화하는 카 인포테인먼트 UX -- 포드싱크3 이모저모] *** 출처: [ciokorea.com] 생체인식, 블록체인, AR··· 금융을 강타할 신기술 12선 1. 생체인식 - 무접점기술(contactless), 지문 인식, 홍채 인식 등 생체인식 기술은 금융 산업뿐 아니라 소비자들의 지불 및 결제 방식까지도 변화시키고 있다. 2. 인-카 앱(In-Car App) - 2017년 일련의 제조사들은 디지털 결제 수단의 일환으로 스마트 페이-인-카(pay-in-car) 앱과 같은 고유한 기술을 내장하기 시작했다. 3. 스마트워치 - 스마트워치는 다양한 분야에서 다양한 양상으로 발전해 왔다. 금융 산업에서 스마트워치는 빠르고 편리한 결제 수단으로써 채택되었다. 4. 안면인.. 2018. 4. 24. [nipa] 지능정보시대, 안면인식 기술에 주목하라 - 양우진 책임 *** 출처: [nipa] 지능정보시대, 안면인식 기술에 주목하라 - 양우진 책임 *** 문서: ■ 최근 AI 기술이 발전하면서 사용자 얼굴의 지속적인 학습과 단순한 카메라를 통한 얼굴 인식뿐만 아니라 얼굴 깊이를 측정할 수 있는 장비를 통해 정확도를 더욱 높이고 있음 - 주요 서비스 안면인식 정확도: 구글 페이스넷(99.96), 페이스북 딥페이스(97.25) - 스마일 투 페이스: 알리바바의 안면인식을 활용한 모바일 결제 서비스, 2016년 1.2억 명 이용 - 사용자 인증을 넘어 사람의 감정 분석에 사용이 가능하며, 경미한 하드웨어 부담으로 다양한 분야 활용 가능 ■ 시장 규모 - 글로벌: 2016년 33.5억 달러, 2021년 68.4억 달러, 매년 15.3% 성장 전망 - 국내: 2015년 58,.. 2017. 11. 6. [s-mueller] Using (Bio)Metrics To Predict Code Quality Online - 생체인식을 통한 프로그램의 코드 품질 고찰 Using (Bio)Metrics To Predict Code Quality Online from s-mueller 2017. 4. 28. 이전 1 2 다음
