가려진 얼굴의 인식 (Recognition of Occluded Face)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보통신학회
· 수록지 정보 : 한국정보통신학회논문지 / 23권 / 6호 / 682 ~ 689페이지
· 저자명 : 강현철

초록

부분 기반 영상 표현(part-based image representation)에서는 영상의 부분적인 모습을 기저 벡터로 표현하고 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 분해하며, 이 때 기저 벡터의 계수가 곧 물체의 부분적인 특징을 의미하게 된다. 본 논문에는 부분 기반 영상 표현 기법인 비음수 행렬 분해(non-negative matrix factorization, NMF)를 이용하여 얼굴 영상을 표현하고 신경망 기법을 적용하여 가려진 얼굴을 인식하는 얼굴 인식을 제안한다. 표준 비음수 행렬 분해, 투영 경사 비음수 행렬 분해, 직교 비음수 행렬 분해를 이용하여 얼굴 영상을 표현하였고, 각 기법의 성능을 비교하였다. 인식기로는 학습벡터양자화 신경망을 사용하였으며, 인식기에서의 거리 척도로는 유클리디언 거리를 사용하였다. 실험 결과, 전통적인 얼굴 인식 방법에 비하여 제안한 기법이 가려진 얼굴 인식에 보다 강인함을 보인다.

영어초록

In part-based image representation, the partial shapes of an object are represented as basis vectors, and an image is decomposed as a linear combination of basis vectors where the coefficients of those basis vectors represent the partial (or local) feature of an object. In this paper, a face recognition for occluded faces is proposed in which face images are represented using non-negative matrix factorization(NMF), one of part-based representation techniques, and recognized using an artificial neural network technique. Standard NMF, projected gradient NMF and orthogonal NMF were used in part-based representation of face images, and their performances were compared. Learning vector quantizer were used in the recognizer where Euclidean distance was used as the distance measure. Experimental results show that proposed recognition is more robust than the conventional face recognition for the occluded faces.

참고자료

· 없음