본 논문은 기존의 얼굴 인식이나 지문 인식과 같은 생체 인식 시스템의 한계를 극복하기 위해, 이마 정맥 패턴과 눈 주변 패턴을 활용한 경량화된 크로스 스펙트럼 비전 트랜스포머(CS-ViT) 기반 생체 인증 시스템을 제안합니다. 마스크 착용이나 위생 문제 없이도 정확한 인증이 가능하도록, 두 가지 생체 특징을 처리하고 상호 의존성을 포착하는 이중 채널 아키텍처를 설계했습니다. 각 채널은 위상-만-상관 크로스 스펙트럼 어텐션(POC-CSA)을 사용하여 개별 및 상관 패턴을 추출하며, 위상 상관을 이용하여 해상도/강도 변화 및 조명 변화에 강인한 성능을 보입니다. 경량화된 모델은 에지 디바이스 배포에 적합하며, FSVP-PBP 데이터베이스를 사용한 실험 결과, 98.8%의 높은 정확도를 달성하여 기존 최첨단 방법들을 능가하는 성능을 입증했습니다.
