An Efficient Fan Recognition by Denoising and Principal Component Analysis

잡음제거와 주요성분분석에 의한 효과적인 얼굴인식

본 논문에서는 잡음제거와 주요성분분석을 이용한 효과적인 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 잡음제거는 필터링과 1차 모멘트 평형이동을 조합하여 영상의 특징정보와 관계가 없는 배경을 제거함을 위한 것이고, 주요성분분석은 얼굴영상의 주요성분인 2차원의 중복성분이 제거된 특징을 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 768*576 픽셀 크기를 갖는 24개의 AR얼굴영상을 대상으로 시뮬레이션한 결과, 제안된 얼굴인식이 잡음제거를 하지 않은 기존의 얼굴인식에 비해 주요성분의 개수에 따른 압축성능, 특징추출 시간, 그리고 city-block, Euclidean, negative angle(cosine)의 거리척도에 따른 인식에 있어서 보다 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다.