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A Study on Face Recognition Performance Comparison of Real Images with Images from LED Monitor

LED 모니터 출력 영상과 실물 영상의 얼굴인식 성능 비교

  • Cho, Mi-Young (Intelligence and Robot Control Research Team, Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
  • Jeong, Young-Sook (Intelligence and Robot Control Research Team, Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
  • Chun, Byung-Tae (Dept. of Computer Web Information Engineering, Hankyong National University)
  • 조미영 (한국전자통신연구원 지능로봇제어연구실) ;
  • 정영숙 (한국전자통신연구원 지능로봇제어연구실) ;
  • 전병태 (한경대학교 웹정보공학과)
  • Received : 2013.02.07
  • Published : 2013.05.25

Abstract

With the increasing of service robots, human-robot interaction for natural communication between user and robots is becoming more and more important. Especially, face recognition is a key issue of HRI. Even though robots mainly use face detection and recognition to provide various services, it is still difficult to guarantee of performance due to insufficient test methods in real service environment. Now, face recognition performance of most robots is evaluation for engine without consideration for robots. In this paper, we show validity of test method using LED monitor through performance comparison of real images with from images LED monitor.

로봇 기술의 빠른 발전과 더불어 다양한 서비스를 탑재한 로봇 제품의 출시로 시장이 활성화되고 있다. 서비스 로봇은 사람과 로봇간 상호작용에 의한 서비스 제공이 주목적으로 이를 위해 HRI 대표 기술인 얼굴 인식 기술을 많이 활용하고 있다. 하지만 얼굴 인식 엔진이 탑재된 로봇의 성능이 소비자가 만족할만한 수준에 미치지 못하여 로봇 제품에 대한 신뢰도마저 저하되고 있다. 대부분 로봇의 얼굴 인식 성능시험은 제품 관점에서 평가가 아닌 인식 엔진 관점에서 평가로 로봇의 직접적인 성능을 반영하지 못한다. 이에 본 논문에서는 로봇 제품 관점에서 얼굴 인식 성능평가를 위해 실물 영상을 대신하여 LED 모니터의 이용 가능성을 검증하고자 한다. 이를 위해 실물 영상과 LED 모니터 영상의 인식룰 편차를 비교하고 타당성을 제시한다.

Keywords

References

  1. TTAK.KO-10.0418 지능형 로봇의 얼굴 검출 및 식별 알고리듬 성능평가방법 - 제 1부: 알고리즘 성능평가, 2010.
  2. TTAK.KO-10.0419 지능형 로봇의 얼굴 검출 및 식별 알고리듬 성능평가방법 - 제 2부: 인간모형 (마네킨)을 사용한 시스템 레벨 성능평가, 2010.
  3. TTAK.KO-10.0507 지능형로봇 얼굴 검출 및 식별 알고리즘 성능평가방법 - 제 3부: 사진을 이용한 성능평가, 2011.
  4. P. J. Phillips, H. Moon, P. J. Rauss, and S. Rizvi. "The feret evaluation methodology for face recognition algorithms", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(10), 2000.
  5. Hyoung-Soo Lee, Sungsoo Park, Bong-Nam Kang, Jongju Shin, Ju-Young Lee, Hongmo Je, Bongjin Jun, Daijin Kim, "The POSTECH Face Database (PF07) and Performance Evaluation", in Proc. IEEE Int. Conf. Automatic Face & Gesture Recognition, pp. 1-6, Sep. 2008,
  6. KS A 3011 조도 기준
  7. Hyun-Chul Kim, Daijin Kim and Sung Yang Bang, "Extensions of LDA by PCA Mixture Model and Class-wise Features," Pattern Recognition, Vol. 36, pp. 1095-1105, 2003. https://doi.org/10.1016/S0031-3203(02)00163-2
  8. 장혜경, 오선문, 강대성 "PCA기반 LDA 혼합 알고리 즘을 이용한 실시간 얼굴인식 시스템 구현", 전자공학회논문지, 제41권 SP편 제4호, pp.45-50, 2004년 7 월
  9. T. Sim, S. Baker, and M. Bsat. "The cmu pose, illumination, and expression database", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 25(12), 2003.

Cited by

  1. A New Approach for Face Recognition Performance Evaluation for Robot Using LED Monitor vol.548-549, pp.1662-7482, 2014, https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.548-549.939