칼라 정보를 이용한 얼굴 인식 기법에 관한 연구 = (A) study on a face recognition using color information
저자
발행사항
서울 : 홍익대학교 대학원, 2001
학위논문사항
학위논문(석사)-- 홍익대학교 대학원: 전파공학과 영상처리전공 2002. 2
발행연도
2001
작성언어
한국어
주제어
KDC
566.74 판사항(4)
DDC
006.42 판사항(20)
발행국(도시)
서울
형태사항
[vi], 58p. : 삽도,도표 ; 27 cm .
일반주기명
참고문헌: p. 55-58
소장기관
사람의 얼굴 모양은 노화나 안면 표정, 조명의 변화나 얼굴을 바라보는 각도 등에 따라 무수히 많은 변형을 가지고 있다. 따라서 좋은 얼굴 인식기술은 이런 다양한 변형을 수용하면서 동일인임을 인식할 수 있어야 한다.
하지만, 현재 얼굴 인식 연구는 많은 문제점들이 선결되어야 하는 실정이다. 우선, 영상 취득과정에서 생기는 다양한 조명 변화와 카메라의 위치 변화를 고려하여 대상 얼굴을 인식해야 하지만, 현재의 연구 수준은 대부분 고정된 조명조건과 함께 표정변화가 없는 표준화된 얼굴 데이터를 가정하여 연구되고 있고, 설령 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 기법이라도 고정된 조명 조건에 적용하면 상대적으로 좋은 성능을 보이지 못하는 실정이다.
또한 칼라 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 방법은 활발히 연구중 이지만, 얼굴 인식 기법에는 아직까지 보고된 바 없다. 갈라는 주위 조명에 의해 칼라 고유색이 변화되는 문제점을 지니고 있어서 얼굴 인식 기법에 도입하기 위해서 이러한 문제점을 해결해야 한다.
본 논문에서는 칼라 정보를 이용하여 조명 변화가 없는 얼굴 데이터와 조명 변화가 심한 얼굴데이터에 강인한 얼굴 인식 기법을 소개한다. 자체 제작한 조명 변화가 있는 얼굴 데이터와 조명 변화가 없는 얼굴 데이터를 이용해서 기존의 인식 기법의 성능을 비교했으며, 칼라 모델의 채널별 인식 성능을 비교했다. 이를 바탕으로 칼라 모델을 이용한 표정, 포즈, 조명등에 강인한 인식기법을 소개한다.
Face recognition is one ct important research topics in computer vision. For last decade, a lot of works have been done on this problem, and few commercial face recognition systems have been developed for real applications such as surveillance and person authentication. However, most existing face recognition algorithms usually suffer from the variability in illumination, pose and expression of a face.
In this paper we have examined and analyzed the effect of the color information of a face to face recognition, and proposed a new algorithm based on color n-tuple classifier. First, comparative studies on the performance of several face recognition algorithms including eigenface, Fisherface, n-tuple classifier on five different color models are made extensively. Based on these results, we propose a new robust face recognition algorithm using YUV color n-tuple classifier, which exhibits the highest recognition rate among all the combinations.
Experimental results on HongIk face DBs show that the proposed face recognition algorithm is quite insensitive to variations, and the performance is superior to those of conventional algorithms.
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