DOI QR코드

DOI QR Code

얼굴인증 방법들의 조명변화에 대한 견인성 비교 연구

Study On The Robustness Of Face Authentication Methods Under illumination Changes

  • 고대영 (전남대학교 대학원 전자공학과) ;
  • 김진영 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 나승유 (전남대학교 전자컴퓨터공학부)
  • 발행 : 2005.02.01

초록

본 논문은 얼굴인증 시스템 구현과 조명변화에 견인한 얼굴인증 방법들에 관한 연구에 초점을 둔다. 얼굴인증 시스템 구현을 위한 방법으로 PCA(Principal Component Analysis), GMM(Gaussian Mixture Models), 1차원 HMM(1 Dimensional Hidden Markov Models), 준 2차원 HMM(Pseudo 2 Dimensional Hidden Markov Models) 방법을 이용한다. 네 가지 다른 얼굴인증 방법들의 조명변화에 대한 성능비교 실험을 수행한다. 조명변화실험을 위해 얼굴이미지의 왼쪽에서 오른쪽으로 인공적인 조명효과(${\delta}=0,40,60,80$)를 준다. 얼굴특징벡터는 얼굴이미지에서 분할한 각 블록에 대한 2D DCT(2 Dimensional Discrete Cosine Transform) 계수를 이용하고 실험은 ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴데이터베이스를 사용한다. 실험결과 모든 경우 조명변화 값이 커질수록 성능저하가 발생한다. 또한 조명변화가 없는 경우(${\delta}=0$) 준 2차원 HMM이 $2.54{\%}$, 1차원 HMM이 $3.18{\%}$, PCA가 $11.7{\%}$, GMM이 $13.38{\%}$의 EER(Equal Error Rate) 성능을 나타낸다. 조명변화가 없는 경우(${\delta}=0$) 1차원 HMM 방법이 PCA 방법보다 좋은 성능을 나타내지만 조명변화 ${\delta}{\geq}40$인 때에는 반대로 PCA 방법이 더 좋은 성능을 나타낸다. 마지막으로 준 2차원 HMM의 경우 조명변화에 관계없이 가장 좋은 EER성능을 나타낸다.

This paper focuses on the study of the face authentication system and the robustness of fact authentication methods under illumination changes. Four different face authentication methods are tried. These methods are as fellows; PCA(Principal Component Analysis), GMM(Gaussian Mixture Modeis), 1D HMM(1 Dimensional Hidden Markov Models), Pseudo 2D HMM(Pseudo 2 Dimensional Hidden Markov Models). Experiment results involving an artificial illumination change to fate images are compared with each other. Face feature vector extraction based on the 2D DCT(2 Dimensional Discrete Cosine Transform) if used. Experiments to evaluate the above four different fate authentication methods are carried out on the ORL(Olivetti Research Laboratory) face database. Experiment results show the EER(Equal Error Rate) performance degrade in ail occasions for the varying ${\delta}$. For the non illumination changes, Pseudo 2D HMM is $2.54{\%}$,1D HMM is $3.18{\%}$, PCA is $11.7{\%}$, GMM is $13.38{\%}$. The 1D HMM have the bettor performance than PCA where there is no illumination changes. But the 1D HMM have worse performance than PCA where there is large illumination changes(${\delta}{\geq}40$). For the Pseudo 2D HMM, The best EER performance is observed regardless of the illumination changes.

키워드

참고문헌

  1. C. Sanderson, 'Automatic Person Verification Using Speech and Face Information,' PhD Thesis, University Brisbane, August, 2002
  2. M. Turk, 'Face Recognition using eigenfaces,' In Proceedings of International Conference on Pattern Recognition, pp.586-591, 1991
  3. C. Sanderson and K. K. Paliwal, 'Likelihood Normalization for Face Authentication in Variable Recording Conditions,' Proceedings of International Conference on Image Processing, Vol.1, pp.301- 304, September, 2002 https://doi.org/10.1109/ICIP.2002.1038019
  4. C. Sanderson and K. K Paliwal, 'Polynomial Features for Robust Face Authentication,' Proceedings of International Conference on Image Processing, Vol.3, pp.997-1000, September, 2002 https://doi.org/10.1109/ICIP.2002.1039143
  5. L. Rabiner and B. Huang, 'Fundamentals of Speech Recognition,' Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1993
  6. F. Samaria, 'Face Recognition Using Hidden Markov Models,' PhD Thesis, University of Cambridge, 1994
  7. D. A Reynolds, 'Speaker Identification and Verification Using Gaussian Mixture Speaker Models,' Speech Communication, Vol.17, No.1-2, pp.72-83, 1995 https://doi.org/10.1016/0167-6393(95)00009-D
  8. A. Nefian, 'A Hidden Markov Model Based Approach for Face Detection and Recognition,' PhD Thesis, University of Georgia Institute of Technology, August, 1999
  9. A. V. Nefian and M. H. Hayes, 'Face Detection and Recognition Using Hidden Markov Models,' International Conference On Image Processing, Vol.1, pp.141-145, 1998 https://doi.org/10.1109/ICIP.1998.723445
  10. http://www.ukresearch.att.com/facedatabase