Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Electrical Engineers (대한전기학회)
권호 표지

A Study on Feature Selection in Face Image Using Principal Component Analysis and Particle Swarm Optimization Algorithms

PCA와 입자 군집 최적화 알고리즘을 이용한 얼굴이미지에서 특징선택에 관한 연구

  • Kim, Woong-Ki (Dept. of Electrical Engineering, The Univ. of Suwon) ;
  • Oh, Sung-Kwun (Dept. of Electrical Engineering, The Univ. of Suwon)
  • Published : 2009.07.14
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Abstract

본 논문에서는 PCA와 입자 군집 최적화 알고리즘을 이용한 얼굴이미지에서 특징선택 방법에 대하여 제안한다. 2차원 얼굴이미지의 히스토그램 분표값에서 정규화합 연산을 이용한 히스토그램 평활화 기법을 거쳐 대비효과를 주어 화질을 개선시켜 준다. PCA는 2차원 얼굴이미지를 이용하여 공분산 행렬을 구한 후 그것의 고유값에 따른 고유벡터를 구하여 얼굴인식에 사용될 특징 벡터들을 추출한다. 또한 추출된 특징벡터 중에서 얼굴인식 성능에 중요한 요소가 되는 특징 벡터들을 입자 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 최적화한다. 다항식 기반 RBF 신경회로망을 사용하여 얼굴인식 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안된 방법을 통해 최적화된 특징벡터와 얼굴인식률과의 관계를 알 수 있다.

Keywords