정규화된 웨이블렛 특징에 의한 얼굴 인식 = Face Recognition with Normalized Wavelet Features
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2000
작성언어
Korean
KDC
569
등재정보
구)KCI등재(통합)
자료형태
학술저널
수록면
1046-1053(8쪽)
제공처
소장기관
본 논문에서는 정규화된 웨이블렛 방법에 기반한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 추출된 얼굴 영역의 크기를 정규화하고, 배경 영역을 제거하기 위해 이진화된 가우시안 윈도우를 사용하였으며, 또한 조명의 영향을 줄이기 위해 얼굴 영역의 히스토그램을 상세화하고, 왼쪽 부분의 밝기와 오른쪽 부분의 밝기를 평균하였다. 정규화된 얼굴 영역은 극좌표계로 표현하여 사각형의 형태를 가지게 하였다. 특징으로는 가보 웨이블렛 계수를 사용한다. 가보 웨이블렛 변환은 매개 변수와 정규화된 얼굴 영역의 해상도를 바꾸어 가며 여러 차례 적용하였다. 인식에 유용한 계수들을 선택하기 위해 FD 분석을 수행하였다. 선택된 특징들은 FD 값과 함께 인식에 사용되었다. 실험 결과를 보면 제안된 방법이 매우 유망하다는 것을 알 수 있다.
더보기This paper describes the normalized wavelet based approach for face recognition. We normalize the size of an extracted facial area and use the binarized Gaussian window to remove background areas. We also reduce illumination effects by specifying the histogram of the facial area and balancing the brightness of the left part with that of the right part of the facial area. The normalized facial area is represented in polar coordinates so that the area has the form of a rectangle. As for features, we use Gabor wavelet coefficients. The Gabor wavelet transformation is applied repeatedly by varying its parameters and the resolution of the normalized facial area. The FD(Fisher's Discriminant) analysis is applied to select useful coefficients for recognition. The resulting features together with their FD values are finally used for recognition. The experimental results show that our approach is very promising.
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