Face Identification using Support Vector Machines with Features Set extracted by Genetic Algorithm

GA에 의한 특징 선택에 따른 Support Vector Machines을 이용한 얼굴 인식

본 논문에서는 유전자 알고리즘(GA)과 Support Vector Machine(SVM)을 결합하여 사용한 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 기존의 SVM을 이용한 얼굴 인식 연구에서는 얼굴 전체 영상을 SVM의 입력벡터로 사용하는데 반해, 본 연구에서는 GA를 이용하여 얼굴 영상 중에서 개인별로 식별 능력이 우수한 특징들만을 선택하여 이를 SVM의 입력벡터로 사용한다. 조명, 표정, 안경 착용 등 다양한 변화가 있는 Yale 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 얼굴 전체 영상을 사용한 경우보다 더 좋은 인식률을 보였다. 또한 제안된 방법에 의한 얼굴 인식 시스템은 각 개인별로 식별력이 우수한 특징들만을 저장하므로, 얼굴인식 시스템을 구성하기 위해 저장될 정보의 양이 현저하게 감소하게 된다.