지문 인식 기반 특징 추출 경험을 손바닥 이미지 분석에 맞게 확장하고, 데이터 재가공과 보안 설계까지 포함한 검증 가능한 파이프라인을 제안합니다.
14만 장 생체 이미지를 품질, 전처리 결과, 특징값, 공식 입력값이 연결되는 분석 가능 구조로 전환합니다.
손가락 길이, 손금 길이, 점 유무, 선의 갈라짐과 끝점 후보를 자동으로 탐지합니다.
원본 이미지 암호화, 접근 권한 분리, 감사 로그, 비식별 처리, 폐기 정책을 PoC 단계부터 설계합니다.
지문 인식의 핵심인 분기점, 융선 끝점 분석 경험을 손금의 갈라짐, 끝점, 교차 후보 탐지로 확장합니다.
지문 알고리즘을 그대로 쓰지 않고, 손바닥의 넓은 영역, 선 굵기, 촬영 편차에 맞춰 기준을 재설계합니다.
AI 추출값을 고객사 공식 입력값으로 매핑하여 결과 산출 과정을 검수 가능하게 만듭니다.
원본 데이터베이스를 이미지 품질, 촬영 조건, 분석 가능 여부, 검수 상태 기준으로 재정리하고 모델 실험에 바로 쓸 수 있는 구조를 만듭니다.
14만 장 이미지의 활용 가능성과 본개발 리스크를 초기에 수치화
지문 인식에서 다뤘던 분기점과 융선 끝점 개념을 손금의 갈라짐, 끝점, 교차점, 선 흐름 후보 탐지에 맞게 변환합니다.
단순 이미지 분류가 아닌 공식 입력값 중심의 정량 특징 확보
손 모양과 지문 계열 정보는 민감 생체 정보로 보고 암호화 저장, 권한 분리, 접근 로그, 비식별 샘플 운용, 폐기 기준을 적용합니다.
기술 검증과 개인정보 보호 기준을 동시에 만족하는 안전한 수행
요구사항 청취 및 비즈니스 목표 상세 협의
상세 과업 범위 확정 및 공식 계약 체결
개발 관점에서의 기술적 타당성 도출
UI/UX 설계 및 시스템 아키텍처 상세 정의
확정된 기획안에 대한 최종 리뷰 및 승인
idealabs.pro PMS를 통한 투명한 집중 개발
단위/통합 테스트 및 버그 수정, 안정성 검증
최종 운영 환경 배포 및 안정화 지원
고객사 데이터베이스 구조 파악, 샘플 품질 진단, 공식 입력값과 특징 추출 항목 정의.
ROI 추출, 히스토그램 분석, 이진화, 스켈레톤화, 분기점과 끝점 후보 추출 구현.
특징값을 공식 입력값으로 매핑하고 원본, 전처리, 추출 결과를 비교하는 검수 화면 구축.
대량 샘플 테스트, 오류 유형 정리, 보안 정책 문서화, 본개발 전환 로드맵 제공.
클라이언트가 가장 힘들어하는 '소통의 부재'와 '진척도 확인 불가능'을 해결하기 위해, idealabs는 모든 과정을 시스템화했습니다.
"우리는 단순한 외주사가 아닙니다.
성공을 위해 시스템으로 소통하는
여러분의 사내 팀이 되겠습니다."
idealabs Professional Team