Probabilistic approach to side view face recognition in a video stream = 비디오 영상에서 옆모습 인식의 확률적 접근
저자
발행사항
Seoul : Graduate School, Yonsei University, 2007
학위논문사항
학위논문(석사)-- Graduate School, Yonsei University : Dept. of Electrical and Electronic Engineering 2007.2
발행연도
2007
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
vi, 50장 : 삽도 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: Euntai Kim
소장기관
In this paper, we proposed a new method to recognize human side view faces in a video stream. The ultimate goal of this work is an aid for the gait recognition. The gait recognition is recently in the limelight since the subject can be recognized at a distance when other biometrics is obscured because the gait biometric alone is not enough for the reliable identification. We employ a probabilistic approach to fuse the information in the successive video frames. Belief information is applied to employing a probabilistic approach. Log-odds is the method of information fusion. Therefore log-odds is applied to fusion of frames of video stream.In the proposed method, we use the fuzzy convex region method based on the color and the convex region to detect face. Since the skin’s color is varying with respect to the intensity, we proposed the fuzzy convex region method for detection of a face. This method combines TSK fuzzy model and convex region to detect side view face. We also adopt the ICA (FastICA) and the color histogram technique, to extract features from side view face images and then employ PSVM (Probabilistic SVM) as a classifier in the probabilistic framework. The output of PSVM is used for belief information. This side view face recognition in a video stream can be used not only as an independent biometric but also as aid for the gait recognition because the gait biometric alone is not enough for reliable identification. Experimental result shows the suggested method is valid and effective for the identification of side view face recognition in a video stream.
더보기본 논문에서는 본 저자는 비디오 영상에서 사람의 옆모습 인식에 관한 새로운 방법을 제안한다. 본 연구의 최종 목표는 걸음새인식의 보조 인식 알고리즘을 만드는 것이다. 걸음새 인식은 최근 각광받고 있는 연구분야로 최근 많은 연구가 이루어 지고 있다. 특히, 다른 생체인식에 비해 인식하는 대상의 협조가 필요하지 않아 주목을 받고 있다. 하지만, 아직까지 그 인식률이 다른 생체인식에 비해 높지 않아 새로운 방법들이 계속 발표되고 있다. 이에 본 저자는 비디오 영상의 프레임 정보를 융합하는 확률적 방법을 적용하려고 한다. 이를 위해 확률적 접근을 위해 Belief 정보를 이용하였고 또한, Log odds를 이용하여 정보를 융합하였다.본 연구에서는 색상과 컨벡스 영역을 접목한 퍼지 컨벡스 영역을 기반으로 하는 얼굴 검출 방법을 사용하였다. 한다. 퍼지 컨벡스 영역을 이용한 얼굴 검출 방법은 얼굴색이 밝기에 따라 변하는 성질을 바탕으로 제안하게 되었다. 본 방법은TSK 퍼지 모델과 켄벡스 영역을 결합하여 구성하였다.또한 히스토그램 기법으로 전처리를 한 영상으로부터 ICA를 이용하여 피쳐를 찾아내고 PSVM을 이용한 분류기를 구성하였다. 그리고 PSVM의 결과를 Belief를 이용하여 융합하였다. 이렇게 구성된 옆모습 인식 알고리즘은 단독으로 사용될 수 있을 뿐 아니라 걸음새 인식과 접목을 하여 인식률을 높일 수 있다.제안된 방법은 비디오 영상에서 옆 모습인식에 효과적인 방법임을 실험결과를 통해 알 수 있다.
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