Synthesis of Face Exemplars using Support Vector Data Description

서포트 벡터 데이터 서술을 이용한 대표 얼굴 영상 합성

최근 얼굴 인식은 사용자의 편의성을 포함한 다양한 장점으로 인하여 생체 인식 시장에서 주요 기술로 대두되고 있다. 그러나 조명 변화에 기인한 얼굴 인식 성능의 저하는 실용화에 걸림돌이 되고 있는 실정이다. 따라서 조명 변화에 따른 얼굴의 외형 변화를 분석하는 연구들이 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 다수의 등록 영상이나 조명에 대한 사전 정보가 필요하거나 실시간으로 구현되기 어렵기 때문에 실용 시스템에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는, 여러 조명 영상들로 구성된 학습 데이터를 이용하여, 조명에 대한 정보가 없는 한 장의 입력 영상을 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 SVDD를 이용하여 학습 데이터의 여러 조면 영상들로부터 입력 영상의 조명과 같은 대표영상을 합성하고 이 대표영상들의 선형 조합을 이용하여 입력 영상을 표현한다. 제안 방법의 효율성을 검증하기 위하여 공인 얼굴 데이터베이스들을 이용하여, 기존 방법들과 비교 실험을 수행하였으며, 조명 변화가 큰 영상에서도 안정된 조명 변화의 분석이 가능하였다.