국부 외형 기반 얼굴 인식에 관한 연구

Abstract

얼굴 인식 방법 중에 한 얼굴 영상을 분할하여 분할한 각 부분마다 통계적 방법을 적용해 특징추출을 수행한 다음 각 부분 마다 분류를 수행하고 이러한 분류결과를 모아서 voting등의 방법으로 얼굴 인식을 수행 하는 방법을 국부 외형 기반 방법 (local appearance-based method) 이라고 한다. 기존에 제안된 국부 외형 기반 얼굴 인식은 얼굴 영상을 일정한 크기로 단순 분할하고, 그 부분들을 모두 인식에 사용한다. 본 논문에서는 인식에 상대적으로 중요한 부분만을 사용하여 얼굴 인식을 수행하는 새로운 국부 외형 기반 얼굴 인식 방법을 제안한다. 본 논문에서는 단순 분할 방법 대신에 눈, 코, 입 등 인물 간의 차이가 잘 나타나는 얼굴 부분들을 support vector machine (SVM) 을 이용하여 검출한 후, 검출한 각 부분에 주성분 분석 (PCA) 을 적용하고 이를 통합하여 얼굴 인식을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법과 기존 방법의 성능을 비교한 결과, 제안한 방법은 기존의 국부 외형 기반 방법의 장점을 지니는 동시에 일부 항목에는 성능을 개선시킴을 실험적으로 확인하였다.