AAM과 가버 특징 벡터를 이용한 강인한 얼굴 인식 시스템Robust Face Recognition System using AAM and Gabor Feature Vectors
- Other Titles
- Robust Face Recognition System using AAM and Gabor Feature Vectors
- Authors
- 김상훈; 정선태; 정수환; 전승선; 김재민; 조성원
- Issue Date
- 2007
- Publisher
- 한국콘텐츠학회
- Keywords
- Face Recognition; Gabor Feature Vectors; Gabor Jet Similarity; AAM; EBGM; 얼굴 인식; 가버 특징 벡터; 가버젯 유사도; AAM; EBGM
- Citation
- 한국콘텐츠학회 논문지, v.7, no.2, pp.1 - 10
- Journal Title
- 한국콘텐츠학회 논문지
- Volume
- 7
- Number
- 2
- Start Page
- 1
- End Page
- 10
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/24140
- ISSN
- 1598-4877
- Abstract
- 본 논문에서는 AAM(Active Appearance Model)과 가버 특징 벡터를 이용한 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 가버 특징 벡터를 사용하는 대표적인 얼굴 인식 알고리즘인 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)은 가버 특징 벡터를 추출하기 위해 얼굴 특징점들의 검출을 필요로 한다. 그런데, EBGM에서 사용되는 얼굴 특징점 검출 방법은 가버젯 유사도에 기반하는데 이는 초기점에 민감하다. 잘못된 특징점 검출은 얼굴 인식에 영향을 미친다. AAM은 얼굴 특징점 검출에 효과적인 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 AAM으로 얼굴 특징점들을 대략적으로 추정하고 추정된 특징점들을 초기점으로 하여 가버젯 유사도 기반 특징점 검출방법으로 특징점 검출을 정교화하는 얼굴 특징점 검출 방법과 이에 기반한 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 실험을 통해 제안된 특징점 검출 방법을 사용한 얼굴 인식 시스템이 EBGM과 같이 기존 가버젯 유사도만의 얼굴 특징점 검출을 이용한 얼굴 인식 시스템보다 더 나은 성능 개선을 보임을 실험을 통해 확인하였다.
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