SURF 특징점 추출 알고리즘을 이용한 얼굴인식 연구 = Face recognition based on SURF interest point extraction algorithm
저자
발행사항
서울 : 세종대학교 대학원, 2010
학위논문사항
학위논문(석사)-- 세종대학교 대학원 대학원 : 컴퓨터공학과 2010. 8
발행연도
2010
작성언어
한국어
주제어
DDC
006.4 판사항(22)
발행국(도시)
서울
기타서명
Face recognition based on SURF interest point extraction algorithm
형태사항
66 p. ; 26cm
일반주기명
세종대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
지도교수:문승빈
참고문헌: p.51-54
소장기관
본 논문에서는 대표적인 특징 점 추출 알고리즘인 SURF를 이용한 얼굴 인식 방법을 소개한다. 일반적으로, SURF를 이용한 물체 인식은 특징 점 추출 및 정합만을 수행하지만, 본 논문에서 제안하는 SURF를 이용한 얼굴 인식 방법은 특징 점 추출 및 정합뿐만 아니라 얼굴 영상 전처리, 얼굴 영상 회전 및 특징 점 검증을 추가로 수행한다. 첫 번째로, 전 처리된 얼굴 영상은 학습 영상과 시험 영상으로 나누어진다. 그런 다음, 학습 영상과 시험 영상은 특징 점의 수를 증가시키기 위해 90°, 180° 및 270°로 회전된다. 두 번째로, 회전된 얼굴 영상들은 SURF 알고리즘을 통해 특징점이 추출된 다음, 학습 영상과 시험 영상의 특징 점을 이용하여 정합될 수 있는 특징 점들을 찾는 특징 점 정합이 수행된다. 마지막으로, 정합된 특징 점을 이용하여 정확하게 정합된 특징 점을 찾는 특징 점 검증이 수행된 다음, 가장 큰 검증된 특징 점수에 해당하는 학습 영상이 얼굴 인식 결과로 선택된다. 비록 본 논문에서 제안한 SURF를 이용한 얼굴 인식 방법은 PCA를 이용한 방법보다 연산 시간이 더 요구되었지만, 인식률을 보다 더 높았다. 이러한 실험 결과를 통해, 특징 점 추출 알고리즘도 얼굴 인식에 적용할 수 있음을 확인하였다.
더보기This thesis proposes a SURF based face recognition method which is one of typical interest point extraction algorithms. In generally, SURF based object recognition is performed in interest point extraction and matching. In this paper, although, proposed method is employed not only in interest point extraction and matching, but also in image preprocessing, image rotation and interest point verification. First, preprocessed face images are divided into training and test image sets, and then are rotated in 90°, 180° and 270° to increase the number of interest points. Second, interest points are extracted from the rotated images by SURF algorithm. Then interest point matching is performed by using interest points of training and test images to find interest points which can be matched. Finally, interest point verification is performed by using the matched interest points to find interest points which were matched correctly. Then a training image which has the most number of verified interest point is selected as a result of the recognition. Although proposed SURF based face recognition method requires more computation time than PCA based one, it shows better recognition rate than PCA algorithm. Through this experimental result, I confirmed that interest point extraction algorithm also can be adopted in face recognition.
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