2D Face Image Recognition and Authentication Based on Data Fusion

데이터 퓨전을 이용한 얼굴영상 인식 및 인증에 관한 연구

얼굴인식은 이미지의 많은 변동(표정, 조명, 얼굴의 방향 등)으로 인해 한가지 인식 방법으로는 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 여러 가지 정보를 융합시키는 데이터 퓨전 방법이 연구되었다. 기존의 데이터 퓨전 방법은 보조적인 생체 정보(지문, 음성 등)를 융합하여 얼굴인식기를 보조하는 방식을 취하였다. 이 논문에서는 보조적인 생체 정보를 사용하지 않고, 기존의 얼굴인식방법을 통해 얻어지는 상호보완적인 정보를 융합하여 사용하였다. 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합하기 위해, 전체적으로는 Dempster-Shafer의 퓨전이론에 근거하면서, 핵심이 되는 질량함수를 새로운 방식으로 재정의한 퓨전모델을 제안하였다. 제안된 퓨전모델을 사용하여 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합한 결과, 생체정보 없이, 개별적인 얼굴인식기보다 나은 인식률을 얻을 수 있었다.