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특징점기반 Gabor 및 LBP 피쳐를 이용한 얼굴 인식
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  • 특징점기반 Gabor 및 LBP 피쳐를 이용한 얼굴 인식
저자명
김진호,Kim. Jin-Ho
간행물명
한국콘텐츠학회논문지
권/호정보
2013년|13권 1호|pp.1-8 (8 pages)
발행정보
한국콘텐츠학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

얼굴 영상 데이터베이스에서 제공하는 눈 좌표에 의존해서 부분 자동 얼굴 인식 알고리즘을 설계 구현하면 실 환경 얼굴 인식 시스템에서는 눈 좌표 추출 알고리즘의 정확도에 따라 인식 성능이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 얼굴의 눈, 코, 입 및 윤곽선 정보를 바탕으로 설정한 특징점 기반의 얼굴 모델 그래프를 생성하여 얼굴 영상에 정합시키고 각 특징점에서 Gabor 및 LBP 피쳐를 추출해서 결합하는 방식의 완전 자동 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘에서는 완전 자동으로 얼굴 영상에 얼굴 모델 그래프를 맞출 뿐만 아니라 기존의 Gabor 피쳐에 LBP 피쳐를 추가함으로써 인식 성능을 극대화 시킬 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘을 FERET 데이터베이스에 적용해 본 결과 1,000명 이상의 얼굴을 실시간으로 인식할 수 있었고 각 데이터 집합에 대해서 우수한 인식 성능을 얻을 수 있었다.

기타언어초록

The accuracy of a real facial recognition system can be varied according to the accuracy of the eye detection algorithm when we design and implement a semi-automatic facial recognition algorithm depending on the eye position of a database. In this paper, a fully automatic facial recognition algorithm is proposed such that Gabor and LBP features are extracted from fiducial points of a face graph which was created by using fiducial points based on the eyes, nose, mouth and border lines of a face, fitted on the face image. In this algorithm, the recognition performance could be increased because a face graph can be fitted on a face image automatically and fiducial points based LPB features are implemented with the basic Gabor features. The simulation results show that the proposed algorithm can be used in real-time recognition for more than 1,000 faces and produce good recognition performance for each data set.