• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.718-720
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• 2004

얼굴 인증에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 주성분 분석(PCA . Principal Component Analysis)은 정면 얼굴과 같은 특징 패턴에 대해서 비교적 높은 성능을 보인다. 인식률을 떨어뜨리지 않으면서 데이터량을 줄일 수 있는 효과가 있어 클래스를 잘 축약하여 표현하기에 유용하다. 하지만 조명이나 표정의 변화에 대해서는 성능을 보장할 수 없다 이를 보완하기 위해 성분이 다른 클래스간의 분리가 수월하도록 선형판별분석(LDA Linear Discriminant Analysis)을 사용한다 LDA는 데이터의 양이 적을 때는 성능이 떨어지는 단점이 있다 그래서 PCA와 LDA를 융합한 기술을 사용하면 더 나은 성능을 얻을 수 있는데 Min, Max, Mean, Append, Majority voting방법 등이 이에 해당된다. 하지만 기존 연구에서는 제한적 데이터베이스에 대한 실험에 그쳐 실험 결과의 객관성이 부족했다. 본 논문에서는 정형화된 환경에서 여러 가지 데이터베이스를 사용해 실험함으로써 Min, Max, Mean 융합 알고리즘의 성능을 비교 분석한다. 융합 알고리즘이 언제나 좋은 성능을 내는 것은 아니지만 얼굴영상에서 조명이나 표정 등이 변화함에 상관없이 일정 수준의 인증율을 보장하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.18-25
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• 2010

본 논문에서는 열방향 2차원 PCA(Column-directional 2 Dimensional PCA, C2DPCA) 와 행방향 2차원 LDA(Row-directional 2 Dimensional LDA, R2DLDA)를 사용하여 얻은 각각의 투영 행렬을 동시에 사용하는 방법을 제안하였다. 제안 방법은 얼굴의 가로 특징과 세로 특징을 모두 포함한 저 차원의 특징 행렬을 얻음으로써, 훈련 영상의 수에 관계없이 안정적이고 높은 인식률을 얻을 수 있다. 또한, 같은 알고리즘으로 가로 방향과 세로 방향에 PCA와 LDA를 각각 달리 적용한 실험(C2DPCA & R2DLDA, C2DLDA & R2DPCA)에서 가로 방향의 특징에 2차원 LDA를 적용한 시스템(C2DPCA & R2DLDA)이 그 반대의 경우보다 저차원으로 높은 인식률을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다. 실험 결과 제안한 방법이 2DPCA와 2DLDA 등 의 기존 방법보다 인식율이 높은 99.4%를 얻었다. 또한 제안 방법의 인식 처리속도도 기존의 2DPCA와 2DLDA 방법보다 3배 이상 빠름을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.79-86
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• 2005

본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 새로운 LINF(Linear Independent Non-negative Factorization) 알고리즘을 제안한다. 시스템은 크게 얼굴추출 부분과 얼굴인식 부분으로 구성 되어 있으며, 얼굴추출 부분에는 차영상, 눈과 입의 영역 검출 그리고 정규화 방법을 사용하였고, 얼굴인식 부분에는 추출된 얼굴 후보 영역 영상에 LINF 를 적용하였다. 기존의 PCA(Principal Component Analysis)만을 사용한 인식시스템은 낮은 인식률을 보였으며, LDA(Linear Discriminants Analysis)만을 사용한 인식시스템에서는 학습데이터의 수에 비하여 영상의 화소 개수가 많은 경우 LDA를 그대로 적용하기 곤란하였다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 논문에서 제안하는 시스템은 기존의 고유얼굴과 달리 비음수 값을 갖는 행렬로 차원을 축소하여 LDA를 적용하였다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 자체 제작한 DAUface 데이터베이스와 영국 Cambridge 에 있는 AT&T 연구소에서 제공하는 ORL 데이터베이스를 가지고 실험을 하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 PCA 방법과 LDA 방법, ICA(Independent Component Analysis) 방법, 그리고 PLMA(PCA-based LDA mixture algorithm)에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.372-378
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• 2003

얼굴 인식을 위한 주요 기법인 PCA, LBA 등과 같은 mapping에 의한 기법과 템플리트 정합기법 모두 얼굴 영역의 회전, 이동, 표정, 그리고 조명조건의 변화에 민감한 특성을 가진다. 본 논문에서는, 영상의 변화를 보상할 수 있는 전처리 과정으로서 기하학적 특징에 기반한 순수 얼굴영역검출기법을 도입하고 후처리 과정으로서 간단한 정합기법을 사용한 얼굴인식 기법을 제안한다. 제안한 기법은 PCA와 LDA 기법에 비해 영상의 변화에 민감하지 않고 높은 인식률을 보장할 수 있는 장점을 가진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.469-471
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• 2002

본 논문에서는 얼굴 영상의 변화를 보상할 수 있는 전처리 과정으로서 기하학적 특징에 기반한 순수 얼굴 영역 검출 기법을 도입하고 후처리 과정으로 간단한 정합 기법을 사용한 얼굴 인식 기법을 제안한다. 실험결과를 보면 제안한 기법은 PCA와 LDA 기법에 비해 영상의 변화에 민감하지 않고 높은 인식률을 가진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.555-558
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• 2003

본 논문은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 적용하여 입력된 사용자 얼굴 사진과 가장 유사한 아바타를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 사진으로부터 알려진 영상처리 기법들을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 추출된 얼굴로부터 얼굴 구성요소(눈썹,눈,코,입)를 추출한다. 추출된 얼굴 구성요소와 미리 분류하여 구축한 실제 얼굴 사진에서의 얼굴 구성요소 라이브러리를 PCA와 LDA를 적용하여 유사도를 계산한다. 최종적으로 계산된 유사도 값이 가장 큰 영상의 대표 아바타가 결과영상으로 나오게 된다. 실험결과 기존의 아바타 추출방법에서 드러난 입력영상과 2진화된 아바타 영상과의 속성 차이로 인한 문제점을 보안하고 좀 더 정확하고 자동화된 방법으로 아바타를 추출 할 수 있다는 것을 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.392-395
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• 2004

최근 보안 시스템 분야에서 컴퓨터 기술의 발전으로 얼굴 인식에 대한 관심이 높아지고 있다. 얼굴 인식은 기하학적 특징을 이용하는 방법과 통계적 특징을 이용하는 방법이 있다. 본 연구는 정면 얼굴에 대한 대수적인 방법이다. 제안 방식은, 웨이브릿 변환을 통한 k 단계의 LL, LH, HL 부대역을 구하고, 이를 PCA/LDA를 적용하여 얼굴 인식을 하였다. 전체 영상에 대한 얼굴 인식률에 비해 웨이브릿 변환을 이용한 부대역 영상에 대한 얼굴 인식률이 더 좋음을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.19-32
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• 2007

본 논문에서는 실시간 얼굴인증 시스템의 구축을 위한 LVQ 신경망 기반의 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 기존의 연구에서 PCA, LDA 변환이 많이 적용되며 신경망을 결합한 형태가 제안되고 있지만 신경망 학습 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. LVQ 신경망은 학습 시간이 짧고 클래스간의 분리도를 최대화할 수 있는 교사학습방법이다. 따라서, 본 논문에서 제안된 방법은 동영상으로부터 실시간으로 입력되는 얼굴영상을 PCA와 LDA변환을 순차적으로 적용하여 부분공간상의 변환된 특징벡터로부터 LVQ 신경망의 학습을 통하여 얼굴을 인식한다. 외부조명의 영향에 강건한 인식시스템을 구축하기 위하여 얼굴검출 단계에서 검출된 얼굴영역은 밝기값의 최대-최소 정규화 방법에 의해 보정된 정규화 영상을 생성한다. 정규화된 얼굴영상은 PCA와 LDA 변환을 통해 부분공간상의 특징벡터로 변환된다. 변환된 훈련 데이터로부터 LVQ 신경망의 초기 중심 벡터를 결정하고 신경망의 학습률 향상을 위해 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하며, 초기 중심 벡터를 이용하여 LVQ2 학습 방법에 의해 학습된 중심벡터는 클래스의 대표 벡터가 된다. 결국 각 클래스의 대표 벡터로부터 입력 영상의 특징벡터간의 유클리디언 거리 비교법을 적용하여 얼굴 인식을 수행한다. ORL 데이터베이스를 이용한 정지 영상에 대한 인식과 실시간으로 입력되는 영상에 대한 인식 등 두 가지 형태의 영상을 기반으로 실험한 결과 두 경우에 모두 제안된 방법이 기존의 인식 방법보다 인식률에서 우수함을 입증할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.897-904
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• 2005

영상 인식은 영상획득이 용이하다는 것과 실생활에서 광범위하게 사용될 수 있다는 것으로 인해 활발하게 연구되고 있는 분야이다. 그러나 얼굴영상은 높은 차원의 영상공간으로 인해 이미지 처리가 쉽지 않다. 본 논문은 얼굴 영상 데이터의 차원을 특징적인 벡터로 표현하고 이러한 특징벡터를 통해 얼굴 영상을 인식하는 방법은 제안한다. 제안되는 알고리즘은 두 부분으로 나뉜다. 첫째로는 칼라 영상을 그레이 영상으로 변환할 때 RGB 세 개의 플레인의 평균이 아닌 세 플레인의 주성분을 사용하는 PCA(Principal Component Analysis)를 적용한다. PCA는 칼라 영상을 그레이 영상으로 변환하는 과정과 인식률을 높이기 위한 영상 대비 개선 과정이 동시에 수행한다. 두 번째로는 PCA와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 방식을 하나의 과정으로 통합하는 개선된 통합 LDA 방법이다. 두 과정을 통합함으로서 간결한 알고리즘 표현이 가능하며 분리된 단계에서 있을 수 있는 정보 손실을 방지할 수 있다. 제안된 알고리즘은 잘 제어된 대용량 얼굴 데이터베이스에서 개인을 확인하는 분야에 적용되어 성능을 향상시키고 있음을 보여주었고, 추후에는 실시간 상황에서 특정 개인을 확인하는 분야의 기초 알고리즘으로 적용될 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.1006-1009
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• 2003

In this paper, we propose a technique of the recognition of partial face. Most of the research is concentrated on the recognition of whole face Since part of the face area in an image can be damaged or overlapped, face recognition based on partial face is required. PCA and LDA technique is applied to the recognition of partial face. Also, a new method to combine the results of the recognition of parts of the face.