조명 변화에 강인한 얼굴인식 방법

국문 초록 (Abstract)

PCA(Principal Component Analysis)는 얼굴의 세부 특징을 추출하지 않고, 명도 값으로 표현되는 얼굴 모습 정보를 바로 사용하여 얼굴을 인식하는 편리함 때문에 널리 사용되고 있는 얼굴인식 방법이다. 그러나 이 기법은 조명변화에 민감하다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 단점을 극복하여 조명에 강건한 PCA 기반의 새로운 얼굴인식 방법을 제안한다. 푸리에 변환의 진폭 스펙트럼은 영상의 명도와 관련되며, 위상 스펙트럼은 영상에 존재하는 객체들을 위한 특징 정보를 많이 보유하고 있다는 것은 잘 알려진 사실이다. 따라서 제안방법에서는 PCA를 수행할 때 조명의 영향을 받는 진폭 스펙트럼은 무시하고, 대신에 위상 스펙트럼 정보만을 취하여 PCA를 수행하게 된다. 실험을 통하여 제안방법이 기존 PCA 방법에 비해 다양한 조명 환경에서 우수한 인식률을 보여줌을 알 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

PCA(Principal Component Analysis), one of the widely-used face recognition methods, recognizes faces by directly operating upon the brightness appearances of the face, without the trouble of extracting the detailed features of the face. However, it has the drawback that it is sensitive to illumination change. Therefore, we propose a new PCA-based approach for face recognition that is resilient to illumination change. It has been well known that the magnitude spectrum of the Fourier transform relates to the brightness of an image, whereas the phase spectrum retains the useful features for the discernable objects in the image. Motivated by this fact, the proposed method performs the PCA algorithm in a way that it takes only the phase component, ignoring the magnitude component that is subject to illumination variations. Experimental results showed that the proposed method yields much better recognition rates than the PCA in a variety of illumination settings.