Human Face Recognition System Based on Skin Color Informations and Geometrical Feature Analysis of Face

피부색 정보와 얼굴의 구조적 특징 분석을 통한 얼굴 영상 인식 시스템

In this paper, we propose the face image recognition algorithm using skin color information, face region features such as eye, nose, and mouse, etc., and geometrical features of chin line. In the proposed algorithm, we used the intensity as well as skin color information in the HSI color coordinate which is similar to human eye system. The experimental results of proposed method shows improved extraction quality of face and provides adaptive extraction methods for the races. And also, we used chin line information as well as geometrical features of face such as eye, nose, mouse information for the improvement of face recognition quality, Experimental results shows the more improved recognition as well as extraction quality than conventional methods.

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 피부색 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징 자 및 턱 선의 선형 적 특징을 이용한 얼굴 영상 인식 알고리즘을 제안하져다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI 좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 인종에 따라 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴영역의 검출이 가긍하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.