Face Recognition using wavelet transform and PCA/LDA

웨이브릿 변환과 PCA/LDA를 이용한 얼굴 인식

It was recently focus to face recognition at a security system according to development of computer. The face recognition has method using geometrical feature and one using statistical feature. The proposed method uses k level LL, LH, HL, HH subband images adopting wavelet transform. And, we adopt PCA/LDA to subband images. As a result of simulation, recognition rate of subband images using wavelet transform is more high than one of full size image.

최근 보안 시스템 분야에서 컴퓨터 기술의 발전으로 얼굴 인식에 대한 관심이 높아지고 있다. 얼굴 인식은 기하학적 특징을 이용하는 방법과 통계적 특징을 이용하는 방법이 있다. 본 연구는 정면 얼굴에 대한 대수적인 방법이다. 제안 방식은, 웨이브릿 변환을 통한 k 단계의 LL, LH, HL 부대역을 구하고, 이를 PCA/LDA를 적용하여 얼굴 인식을 하였다. 전체 영상에 대한 얼굴 인식률에 비해 웨이브릿 변환을 이용한 부대역 영상에 대한 얼굴 인식률이 더 좋음을 보여준다.