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형판정합을 이용한 영상 정규화에 기반한 얼굴 인식 알고리즘
신현금(Hyun-Keum Shin),최영규(Young-Kyu Choi) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
본 논문에서는 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상에서 눈이라고 생각되는 영역을 형판 정합방법을 이용하여 먼저 추출하고, 양 눈의 위치 정보를 사용하여 얼굴 영역의 크기와 회전 정도를 보정하여 정규화된 얼굴영상을 만들며, 결국 PCA 방법을 사용하여 인식하게 된다. 이렇게 함으로써 PCA가 안정된 영상이 입력되면 좋은 인식률을 보이지만 전반적인 조명의 변화에 잘 대응하지 못하고, 복잡한 배경인 경우 얼굴영역의 위치 변화에 민감하며, 많이 기울어진 영상에 취약하다는 단점을 형판 정합을 통한 전 처리 과정을 통해 보완할 수 있게 된다. 실험 결과 제안된 방법이 PCA의 인식 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
형판정합기반 영상 정규화를 통한 고유얼굴(Eigenface)알고리즘 성능개선 방법
최영규,신현금,장경식 한국기술교육대학교 2003 論文集 Vol.10 No.1
A new approach for face recognition is proposed. Our method adopts the Eigenface algorithm as the main classifier, but improves performance by normalizing input images based on template matching technique. Firstly, the two eye regions are evaluated by template matching with a set of ordinary eye templates. The scale and rotation factors are estimated based on the distance and angle between left and right eyes, and we generate a normalized face of the input image, and finally, it is provided as the input of the Eigenface algorithm. Since, Eigenface is a good recognition method but is vulnerable to image variations such as rotation and illumination conditions, our face normalization approach could be very effective.