얼굴 인식 시스템에서 어떤 인식 파라미터를 사용하느냐에 따라 그 시스템의 성공여부가 판가름난다. 일반적으로 얼굴영상은 조명 상태 등과 같은 주변 환경에 따라 인식 파라미터가 영향을 받는다. 이를 해결하기 위해서는 측면 영상은 주위의 휘도변화에 다소 둔감하므로 측면 영상에서 특징을 추출하여 정면 영상에서의 문제점을 보완하는 것이 올바른 접근 방식이라 여겨진다. 본 논문에서는 이같이 정면영상과 측면영상의 정보를 보완, 취합하는 방식을 제안하고자하며 이를 여러 가지 방법들과 비교, 고찰함으로써 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
Success of a face recognition system depends on which parameters are used. Generally the parameters are affected by environment of facial images such as illumination. To reduce the influence of the evcironment, since side images are insensitive to variance of brightness, it might be an appropriate approach to make the defect of front face images complete with the features extracted from side images. This paper proposes a method which collects and completes the information of front and side images. It is intended to prove the usefulness of the method that it is compared with other methods.
