AGVBench는 손가락/손바닥 정맥 인식 데이터 증강 전략의 신뢰성을 평가하는 벤치마크입니다. 30가지 증강 전략을 5개의 공개 데이터셋과 7가지 모델 아키텍처로 평가했습니다.
MixUp, PuzzleMix, StarMixup 같은 다중 이미지 혼합 방식이 가장 좋은 성능을 보이지만, 보정 오류와 적대적 공격에 취약합니다.
AGVBench는 정확도 중심 평가가 부족함을 보여주며, 신뢰성 있는 정맥 인식 시스템 설계에 필요한 표준 프로토콜을 제공합니다.