Partially Occluded Face Recognition in Video using Intensity Distortion

Intensity Distortion을 이용한 Partially Occluded 얼굴인식

본 논문은 비디오기반의 얼굴인식에 있어서 환경의 변화나 왜곡, 노이즈 등으로 발생할 수 있는 부분적인 가림현상(Partial Occlusion)에 대한 처리기법을 제시한다. 인증되는 각 사람은 하나의 Manifold 를 구성하며 각 Manifold 는 m 개의 pose-Manifold 로 구성된다. Pose-Manifold 를 구성하기 위한 학습데이터는 매우 유사한 포즈들로 구성되기 때문에 얼굴을 이루는 영역의 픽셀에 대한 Intensity 의 변화는 크지 않다. 입력되는 이미지의 Intensity 를 학습데이터의 Intensity 의 변화량을 고려한 Intensity Distortion 을 이용하면 Occlusion 이 발생한 영역을 찾을 수 있고, Occlusion 이 발생한 정도에 따라 가중치를 부여할 수 있다. 이렇게 Occlusion 에 따라 영역에 중요도를 다르게 하여 얼굴인식률을 높이고자 한다. 실험에서는 제시하는 Mask 를 사용하지 않았을 경우와 기존에 제시된 알고리즘과의 성능을 비교한다.