Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2013.11a
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- Pages.1370-1373
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- 2013
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Face Recognition and Age Classification Study using Image Processing
영상처리를 이용한 얼굴 인식 및 연령 분류에 대한 연구
- Kang, Sung-wook (Dept of Computer Software Engineering, Kumoh National Institute of Technology) ;
- Jeong, Jin-dong (Dept of Computer Software Engineering, Kumoh National Institute of Technology) ;
- Seo, Hong-il (Dept of Computer Software Engineering, Kumoh National Institute of Technology) ;
- Lee, Hae-Yeoun (Dept of Computer Software Engineering, Kumoh National Institute of Technology)
- 강성욱 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
- 정진동 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
- 서홍일 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
- 이해연 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과)
- Published : 2013.11.08
Abstract
영상에서 사람의 얼굴 영상을 추출하여 성별 및 연령대를 자동으로 분석하는 시스템은 광고판 등을 이용한 마케팅, 보안, 통계 분야 등 여러 가지 적용이 가능하다. 이러한 시스템의 개발을 위해서는 얼굴 인식 알고리즘과 특성 분류 알고리즘이 요구된다. 그러나 기존 알고리즘의 경우 문제점이 존재한다. 얼굴 인식 알고리즘으로 가장 많이 사용되는 HAAR 특징은 오탐률이 높으며, 특성 분류 알고리즘으로 사용하는 Fisherface 기법의 경우 분류 Class가 3가지 이상시 분류 성공률이 현저히 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘의 문제점을 개선한 새로운 알고리즘을 제안한다. 얼굴 인식을 위해 기존 HAAR 특징과 LBP 특징을 결합하여 오탐률을 크게 감소시켰다. 또한 특성 분류를 위하여 3 Class 이상의 분류를 대체할 방법으로 2 Class-multi-level 반복 분류방식을 사용하였다. 대량의 데이터에 대한 실험을 통하여 제안한 방법이 기존 방법들보다 성능이 향상되었음을 보인다.
Keywords