얼굴인식이 널리 사용되기 시작하면서, 얼굴 데이터베이스는 많은 양의 얼굴정보를 담게 되었다. 이러한 얼굴 데이터의 증가로 인하여 분산처리 방법을 이용한 얼굴인식이 주요 주제로 대두되고 있다. 하지만 기존 방법에서는 대용량의 데이터를 전송하는 방법에 대한 논의가 부족하다. 이에 본 논문은 분산처리 환경에서 퍼지로직 기반 비트압축률 선택을 통한 얼굴인식을 제안한다. 제안한 방법은 얼굴인식률, 얼굴인식 수행시간, 전송된 비트 길이를 바탕으로 퍼지추론을 하여 효과적인 압축률을 선택한다. 우리는 제안한 방법과 압축을 하지 않은 데이터, 고정 압축률을 적용한 데이터에 따른 얼굴인식률과 얼굴인식 수행시간을 측정하여 비교하였다. 실험 결과는 퍼지로직 기반 압축률 선택이 수행시간을 감소시키면서도 합리적인 인식률을 유지하는 효과가 있음을 보여준다.
A face database has contained a large amount of facial information data since face recognition was widely used. With the increase of facial information data, the face recognition based on distributed processing method has been noticed as a major topic. In existing studies, there were lack of discussion about the transferring method for large data. So, we proposed a fuzzy logic-based bit compression rate selection method for distributed face recognition. The proposed method selects an effective bit compression rate by fuzzy inference based on face recognition rate, processing time for recognition, and transferred bit length. And, we compared the facial recognition rate and the recognition time of the proposed method to those of facial information data with no compression and fixed bit compression rates. Experimental results demonstrates that the proposed method can reduce processing time for face recognition with a reasonable recognition rate.
