A Study on Face Recognition using PCA in the Variable Illumination

조명 변화에 강한 PCA를 이용한 얼굴 인식 기술에 관한 연구

여러 사람의 얼굴들 중에 특정 개인 얼굴을 찾는 문제나 인식하는 문제는 최근들어 법 집행이나 상업적 목적 등 여러 응용분야에서 요구되고 있어 학문적으로 활발히 연구되어지고 있다. 얼굴 인식 기술은 여러 가지 방법으로 연구되어 왔는데 그 중 'PCA를 이용한 얼굴 인식 방법'이 가장 효율적인 방법으로 알려졌다. 그러나 이 방법은 조명 변화에 따라 정확성이 떨어지는 단점이 있다. 그래서 Histogram equalization을 이용해 조명 변화에 영향을 줄였다. 그리고 인식의 정확성을 유지하면서 eigenface를 추출하는데 시간을 줄이기 위해 웨이블렛 변환을 이용해 저주파 성분이 포함된 영역만을 추출, 그 부분을 입력영상으로 사용해 입력 영상에서 처리해야하는 차원을 줄여 특징 추출하는데 시간을 감소시켰다. 그 결과 특징 추출하는데 시간을 크게 줄어든 반면, 심한 조명 변화에서도 90%이상의 높은 인식률을 유지할 수 있었다.