ICA-Factorial 표현을 이용한 얼굴감정인식

Face Expression Recognition using ICA-Factorial Representation

본 논문에서는 효과적인 정보를 표현하는 ICA(Independent Component Analysis)-Factorial 표현 방법을 이용하여 얼굴감정인식을 수행한다. 얼굴감정인식은 두 단계인 특징추출과 인식단계에 의해 이루어진다. 먼저 특징추출방법은 PCA(Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴영상의 고차원 공간을 저차원 특징공간으로 변환한 후 ICA-factorial 표현방법을 통해 좀 더 효과적으로 특징벡터를 추출한다. 인식단계는 최소거리 분류방법인 유클리디안 거리를 이용하여 얼굴감정을 인식한다. 이 방법의 유용성을 설명하기 위해 6개의 기본감정(행복, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)에 대해 얼굴데이터베이스를 구축하고, 기존의 방법인 Eigenfaces, Fishefaces와 비교하여 좋은 인식성능을 보이고자 한다.