성공적인 상업화를 위해서는 다양한 조명 환경에서 신뢰성 있는 얼굴 인식이 필요하다. 특징 벡터 기반 얼굴 인식에서 특징 벡터를 잘 선택하는 것은 중요하다. 가버 특징 벡터는 다른 특징 벡터보다도 상대적으로 방향, 자세, 조명 등의 영향을 덜 받는 것으로 잘 알려져 있어 얼굴 인식의 특징 벡터로 많이 이용된다. 그러나 조명의 영향에 대해 완전히 독립적이지 못하다. 본 논문에서는 얼굴 이미지의 가버 특징 벡터에 대한 조명 PCA 모델의 구성을 제안하고 이를 이용하여 조명에 독립적인 얼굴 고유의 특성을 나타내는 가버 특징 벡터만을 분리해내고 이를 이용한 얼굴 인식 방법을 제시한다. 가버 특징 벡터 조명 PCA 모델은 가버 특징 벡터공간을 조명 영향 부분공간과 얼굴 고유특성 부분공간의 직교 분해로 구성한다. 얼굴 고유특성 부분공간으로 투영하여 얻어진 가버 특징 벡터는 조명 영향을 분리해 내었기 때문에 이를 이용한 얼굴 인식은 조명에 보다 강인하게 된다. 실험을 통해서 가버 특징 벡터 조명 PCA 모델을 이용한 제안된 얼굴 인식 방식이 다양한 자세에서 조명에 대해 보다 신뢰성 있게 동작함을 확인하였다.
Reliable face recognition under various illumination environments is essential for successful commercialization. Feature-based face recognition relies on a good choice of feature vectors. Gabor feature vectors are known to be more robust to variations of pose and illumination than any other feature vectors so that they are popularly adopted for face recognition. However, they are not completely independent of illuminations. In this paper, we propose an illumination-robust face recognition method based on the Gabor feature vector illumination PCA model. We first construct the Gabor feature vector illumination PCA model where Gator feature vector space is rendered to be decomposed into two orthogonal illumination subspace and face identity subspace. Since the Gabor feature vectors obtained by projection into the face identity subspace are separated from illumination, the face recognition utilizing them becomes more robust to illumination. Through experiments, it is shown that the proposed face recognition based on Gabor feature vector illumination PCA model performs more reliably under various illumination and Pose environments.
