본 논문에서는 영상의 저주파 영역만의 통계학적 성질에 기반을 둔 독립성분분석을 소개하고 이를 이용하여 얼굴인식을 할 수 있음을 보였다. 독립성분분석은 선형적으로 혼합된 둘 이상의 신호들을 서로 독립적인 신호들로 분리하는 방법으로써, 잡음제거, 음질개선 및 신호처리 분야에서 많이 활용되고 있다. 즉, 본 논문에서는 하나의 얼굴은 여러 개의 독립성분들의 선형적인 결합으로 결합되어 있다고 가정하고 그 독립성분들을 생성함으로써 얼굴인식이 가능함을 보였다. 저주파 영역을 구하기 위해서 웨이브릿 변환을 사용하여 얼굴 인식을 위해 충분한 정보를 가지고 있는 32 ×32 크기의 영역을 구하였고, 이는 또한 신경회로망의 단점인 학습 시간을 줄일 수 있는 계기를 마련해 준다. 저주파 영역을 이용하여 독립성분분석에 의해 생성된 독립된 얼굴 영상들(기저 영상들)에 의하여 얼굴을 표현가능하고 인식할 수 있음을 보여준다. 실험에서는 혼합된 신호를 분리하는 방법의 하나인 주성분분석 방법과 비교하여 그 성능을 평가하였다. 실험 결과 얼굴의 변화와 밝기 변화 등에서 더욱더 좋은 성능을 가짐을 보여주고 있다.
더보기In this paper we introduce ICA(independent component analysis) which is based on an image. only low frequency band, and present methods that recognize face patterns. ICA is a way to separate signals in order to make independent signal from linear mixed signals, and this uses a lot for noise exclude, tone quality enhancement, and signal processing. Thus, this paper assume that a face is combined by independent components.
In order to get low frequency band, we used wavelet conversion which has enough information for a face cognition, and then we got the 32×32 size. This can show a way to save learning time at the neural network.
In practice, we evaluated performance, compare to PCA(principle component analysis) which is a way to separate combined signals.
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