PCA와 LDA를 이용한 실시간 얼굴 검출 및 검증 기법

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 / 31권 / 2호 / 213 ~ 223페이지
· 저자명 : 홍은혜, 고병철, 변혜란

초록

본 논문에서는 실시간 응용을 위해 형판 정합 방법을 기반으로 하면서 동시에 외형 기반(appearance_based) 방법에서 제시하는 학습 모델을 이용한 새로운 얼굴 검출 방법을 제안한다. 우선, 빛이나 조명의 영향에 의한 오류를 방지하기 위한 효과적인 전처리 과정으로 최소-최대 정규화(Min-max Normalization) 방법과 히스토그램 정규화 방법을 적용시킨다. 그런 뒤에 입력 영상과 형판을 PCA 변환하여 각각의 주성분(PC : Principal Component)을 생성하고 이를 LDA 변환한다. PCA 및 LDA 변환된 형판을 이용하여 입력 영상과의 거리 값을 구한 후 거리 값이 가장 작은 영역을 얼굴 영역으로 선택하고, 선택된 영역은 SVM을 이용하여 얼굴인지 아닌지를 검증하는 과정을 거친다. 또한, 본 논문에서는 실시간 얼굴 검출 방법을 위해 전체 영역이 아닌 12 화소 크기의 탐색 윈도우를 이용하여 시스템의 속도 및 정확도를 고려하도록 하였다. 실제 환경과 같은 6개 부류의 동영상을 중심으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 PCA 변환만을 이용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었고, 또한 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 추가한 방법이 PCA 변환과 LDA 변환을 사용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었다.

참고자료

· 없음