Eigenface

소개글

Eigenface의 원리에 대한 보고서입니다.

목차

Ⅰ. 얼굴 인식 기술의 개요.
Ⅱ. 얼굴 인식분야의 현재까지의 접근 상황.
Ⅲ. PCA(principle Component Analysis).
Ⅳ. Eigen face의 원리.
Ⅴ. Flow Chart

본문내용

Ⅰ. 얼굴 인식 기술의 개요

우리가 일상생활을 하는데 있어서 얼굴은 중요한 요소이다. 우리가 다른 사람들과 많은 시간을 보내는 과정에서 서로의 의견을 나눈다거나 자신의 감정을 전달함에 있어서 얼굴은 중요한 역할을 한다. 이렇게 중요한 위치를 차지하고 있는 얼굴에 사람들은 당연히 많은 관심을 지금까지 보여 왔고, 여러 학문, 예술 분야에서 얼굴이 중요한 한 주제로 다루어져 왔다.

컴퓨터 분야도 예외는 아니다. 컴퓨터 비전 기술의 발달로 어떻게 하면 인간이 얼굴을 인식하는 정도의 능력을 컴퓨터로도 가능하게 할 것인가에 대한 것들이 수십년 전 부터 연구되어져 오고 있다. 인간이 얼굴을 인식하는 능력은 매우 뛰어나다. 인간은 수천수만 가지의 얼굴을 인식하고 기억하며 얼굴에 어느 정도의 변화가 있거나 오랫동안 보지 않았던 얼굴이라도 쉽게 알아본다. 그렇지만 컴퓨터로 얼굴을 인식하는 것은 그렇게 쉽지 않다.

사용자의 얼굴 표정을 비디오 카메라를 이용해서 받아들이고 이를 분석해서 사용자의 의도를 알아내는 연구 분야가 얼굴 및 표정인식 분야이다. 얼굴 표정은 감정과 정보 전달의 중요한 요소임과 동시에 인식하기가 매우 어려운 요소로서 오랫동안 연구되어져 왔다.

대부분의 얼굴을 인식하고 이해하는 문제는 얼굴과 얼굴의 구성요소를 찾는 작업, 얼굴과 얼굴의 구성요소를 인식하는 작업, 얼굴과 얼굴의 구성요소를 추적하는 작업, 시간적 해석 그리고 표정 인식 등의 세부 문제로 나눌 수 있으며 각각에 대해서 많은 연구가 진행 중이다. 주로 정적인 얼굴 이미지에 대해서는 입력 이미지를 데이터베이스에 저장된 이미지들과 형판 매칭(template matching)을 통해서 인식하는 연구가 있었으며, 동적으로 변화하는 얼굴에 대해서는 얼굴에 특별한 기계적인 장치를 붙여서 추적(tracking)하는 기법과 이런 장치를 사용하지 않고 단순히 얼굴 근육의 움직임의 optical flow를 이용해서 인식하는 연구가 최근 주류를 이루고 있다.

참고 자료

없음