Pre-Processing 방법에 따른 PCA/LDA 기반의 얼굴인식 성능 비교

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 얼굴 인식의 인식률 향상을 위해 전처리(Pre-Processing) 방법의 차이에 따른 얼굴 인식률을 비교하였다. 일반적인 전처리 방법으로는 평균 조명의 변화로 인한 영향을 최소화하기 위해서 영상의 밝기 값에 평균을 빼고 분산을 나눠서 밝기 성분을 정규화 하는 FLC(Fast Lightning Correction)를 수행한다. 본 논문에서는 일반적인 전처리 방법인 FSC를 수행한 후의 얼굴 인식률과 영상의 경계를 강조하는 고역통과필터(High-Pass Filter)를 수행 후 FLC의 전처리 과정을 거친 영상의 얼굴 인식률, 영상의 명암 값의 분포를 고르게 만들어주는 히스토그램평활화(Histogram Equalization)를 수행한 후 FLC의 전처리 과정을 거친 영상의 얼굴 인식률을 PCA/LDA 얼굴인식 알고리즘을 통해서 각각의 방법에 따른 얼굴 인식률을 비교하였다. ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험을 하였으며 실험 결과 히스토그램 평활화를 한 후 FSC를 수행 한 전처리 과정이 가장 우수한 얼굴 인식률을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 전처리(Pre-Processing)
• 3. 얼굴인식
• 4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
• 5. 결론 및 향후 과제
• 참고문헌