Abstract
얼굴 인식의 성능을 개선시키기 위해서는 조명의 변화와 얼굴 표정의 변화에 강인한 특징의 추출이 필요하다. 이러한 특징으로서 LBP(Local Binary Pattern), LDP(Local Directional Pattern)와 같이 국소 지역에서의 변화에 강한 이진패턴이 제안되어 왔다. 본 논문에서 제안한 WD-LDP(Wieghted Diagonal Local Directional Pattern)도 이러한 이진 패턴의 일종이다. WD-LDP를 이용한 얼굴 인식은 다음의 과정으로 이루어진다. 첫 번째 단계로 얼굴을 NxN 블록으로 분할한다. 두 번째 단계는 블록의 각 화소에 대하여, 추출된 LDP의 대각방향 차이를 이용한 새로운 이진패턴 D-LDP(Diagonal Local Directional Pattern)을 생성하여 블록 히스토그램을 만든다. 세 번째 단계인 인식 과정에서는 블록 histogram intersection 방법을 적용하였으며 이 과정에서 블록별로 가중치를 두어 성능을 개선시켰다. AT&T 데이터베이스로 실험한 결과 최고 98% 정도의 높은 성능을 보여 주었다.
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Schedule a callMore From: The Journal of Korean Institute of Information Technology
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