웨이블릿을 이용한 고유얼굴기반 얼굴인식 시스템
저자
발행사항
서울 : 경기대학교 대학원, 2003
학위논문사항
학위논문(석사)-- 경기대학교 대학원: 전자계산학과 컴퓨터그래픽스전공 2004. 2
발행연도
2003
작성언어
한국어
주제어
KDC
004.74 판사항(4)
발행국(도시)
서울
형태사항
vii, 42p. : 삽도 ; 27cm .
일반주기명
참고문헌: p. 39-41
소장기관
생체인식에 대한 관심이 커짐에 따라 얼굴인식 분야는 1990년도 초부터 지금 까지 활발히 연구되고 있는 분야 중에 하나이다. 그 중에서 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 방법은 성능 면에서 가장 믿을 만한 얼굴 인식 알고리즘으로서 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 아직까지 고유얼굴을 이용한 얼굴 인식 방법에는 몇 가지 단점들이 있는데 데이터베이스에 이미지의 양이 많아 지면 그에 따른 계산량이 엄청나게 증가하게 되고 인식률이 떨어지게 된다.
본 논문은 웨이블릿 변환을 통해 얻어진 부 밴드들을 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 시스템에 적용하여 성능을 향상 시키기 위한 방법을 제안한다. 제안된 얼굴인식 시스템의 전체적인 인식률을 향상 시키기 위한 전처리 단계로 입력된 영상의 얼굴 영역을 칼라 모델과 히스토그램을 이용하여 추출하여 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 시스템의 입력 영상으로 사용하게 된다. 영상에서 추출된 얼굴영상은 웨이블릿 변환을 통해서 이미지의 크기를 줄여주고 변환 시에 나타나는 4개의 특징을 가지는 부 밴드를 이용하여 얼굴을 인식 함으로서 얼굴인식 성능을 향상 시킬 수 있다.
웨이블릿을 변환을 통해 얻어진 4개의 부 밴드를 이용한 고유얼굴 기반 얼굴인식 시스템과 기존의 고유얼굴 기반 얼굴인식 시스템의 성능 비교를 통해서 제안된 시스템의 성능이 우수함을 평가한다.
Together with the growing interest in the development of human and computer interaction and biometric identification, human face recognition has become an active research area since early 90's. Principle Component Analysis (PCA) has been widely adopted as the most promising face recognition algorithm.
This work proposed a new human face recognition system using eigenfaces on wavelet subband. We use YCbCr color model and histogram to remove background area. In order to recognize the human face efficiently, face images are projected onto a feature space (face space) that best encodes the variation among by the eigenfaces, which are the eigenvectors of the set of faces. Eigenface is performed on the whole facial image.
In this proposed method, wavelet transform is used to decompose an image into different frequency subbands, and these frequency subbands are used for eigenface representation. In comparison with the traditional use of eigenface, the proposed human face recognition system gives better recognition accuracy.
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