Pre-processing Method for Face Recognition Robust to Lightness Variation; Facial Symmetry

조명 변화에 강건한 얼굴 인식의 전처리 기법; 얼굴의 대칭성

In this paper. we propose a shaded recognition method using symmetric feature. When the existing PCA is applied to shaded face images, the recognition rate is decreased. To improve the recognition rate, we use facial symmetry. If the difference of light and shade is greater than a threshold value, we make a mirror image by replacing the dark side with the bright side symmetrically Then the mirror image is compared with a query image. We compare the performance of the proposed algorithm with the existing algorithms such as PCA, PCA without three eigenfaces and histogram equalization methods. The recognition rate of our method shows $98.889\%$ with the excellent result.

본 논문은 전면 얼굴의 대칭성을 이용하여 음영이 있는 얼굴에 대한 효율적인 전처리 기법을 제안한다 기존의 PCA를 이용하여 얼굴 인식을 할 경우, 조명의 변화에 따라 음영이 생긴 얼굴 영상에 대해 인식률이 저하되는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 얼굴이 좌우 대칭이라는 특성을 이용하여 성능 향상을 이루고자 한다. 즉, 얼굴의 좌우 음영차를 구하여 임계값 이상의 차이가 있을 경우, 밝은 쪽의 좌(우) 영상을 대칭하여 경상 영상을 생성하는 전처리 과정을 수행한다. 얼굴 인식에서 제안하는 방법의 성능 평가를 위해, 조명의 변화가 많은 Yale 얼굴 데이터베이스를 가지고 실험하였다. 실험 방법은 기존의 PCA, 고유 얼굴 3개를 제외한 PCA, 히스토그램 평활화 방법과 제안 방법으로 나누어 실험하였다. 실험 결과, 제안방법이 $98.889\%$의 높은 인식률을 보여 상당히 우수함을 보였다.