조명 및 자세에 강인한 얼굴 인식 = Illumination and Pose Robust Face Recognition
저자
발행사항
서울 : 숭실대학교 일반대학원, 2010
학위논문사항
학위논문(석사)-- 숭실대학교 일반대학원 : 전자공학과(일원) 2010. 2
발행연도
2010
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
ix, 54 p. ; 26cm
소장기관
다양한 조명 환경 및 다양한 자세에서 강인한 얼굴 인식 성취는 어렵다. 조명에 강인한 얼굴 인식을 위해서 보통 전처리 단계로 얼굴 이미지 조명 정규화를 수행한다. 기존 조명 전처리 기법인 Retinex 이론과 비등방성 매끈함(Anisotropic smoothing)이론은 투영 음영을 효과적으로 처리할 수 없다. 또한 다양한 자세와 조명의 영향에 따라 얼굴 인식이 달라지므로 조명과 자세는 같이 해결해야 한다.
본 논문에서는 표준 자세 별로 조명 영향 분리 얼굴 고유특성 텍스쳐 부분공간에 기반한 새로운 얼굴 조명 정규화 기법 및 조명과 자세에 강인한 얼굴 인식을 제안한다. 조명분리 얼굴 고유특성 텍스쳐 부분공간은 얼굴 텍스쳐 공간에서 조명 변화 영향이 분리된 부분공간으로 구축되기 때문에 얼굴 이미지를 이 부분공간으로 투영하여 얻은 얼굴 이미지는 조명 변화 영향이 최소화된 좋은 조명 정규화를 달성한다. 그리고 얼굴 인식을 위해서 각 표준자세를 만들어서 각 표준 자세별로 조명 분리 얼굴 고유특성 텍스쳐 부분공간을 구축하여 이 부분공간으로 투영하여 얻은 얼굴 이미지를 이용하여 얼굴 인식을 수행한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 얼굴 조명 정규화 기법이 표면 음영뿐만 아니라 투영 음영도 효과적으로 제거할 수 있으며, 좋은 얼굴 조명 정규화를 달성한다는 것을 확인하였다. 그리고 실험을 통해서 표준 자세별로 조명 영향 분리 얼굴 고유특성 텍스쳐 부분공간에 기반하는 고유얼굴(eigenface)기반 얼굴 인식 방법이 기존 고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법보다 조명과 자세의 영향에 보다 강인함을 확인 하였다.
Robust face recognition under various illumination environments is difficult to achieve. For robust face recognition with respect to illumination variations, illumination normalization of face images is usually applied as a preprocessing step. Most of previously proposed illumination normalization methods Retinex and Anisotropic smoothing cannot handle cast shadows in face images effectively. and Face Recognition will be different to both various illumination and various pose environment, So Both pose and illumination are same to solve.
In this paper, we propose a both new face illumination normalization method and robust face recognition with pose and illumination method based on the illumination-separated face identity texture subspace.
Since the subspace is constructed so as to be separated from the effects of illumination variations, the projection of face images into the face identity texture subspace produces a good illumination -normalized face images. and For the Face recognition, We will set to Standard Pose and make illumination-separated face identity texture subspace each standard Pose. We will produce face recognition using some test image to projection each subspace.
Through experiments, it is shown that the proposed face illumination normalization method can effectively eliminate cast shadows as well as attached shadows and achieves a good face illumination normalization. and proposed face recognition method based on the illumination-separate eigenfaces using each standard pose performs more robustly under various illumination environments than the conventional eigenfaces-based face recognition method.
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