Abstract
In this paper, a new practical implementation of a person verification system using features of longitudinal section and transection and other facial, rotation compensated 3D face image, is proposed. The approach works by finding the nose tip that has a protrusion shape on the face. In feature recognition of 3D face image, one has to take into consideration the orientated frontal posture to normalize. Next, the special points in regions, such as nose, eyes and mouth are detected. The depth of nose, the area of nose and the volume of nose based both on the 3 longitudinal section and a transection are calculated. The eye interval and mouth width are also computed. Finally, the 12 features on the face were extracted. The Ll measure for comparing two feature vectors were used, because it is simple and robust. In the experimental results, proposed method achieves recognition rate of 95.5% for the longitudinal section and transection.
본 논문은 3차원 얼굴영상으로부터 얼굴의 구성 요소 중의 하나인 코의 종단면과 횡단면을 이용한 특징값과 얼굴의 다를 구성 요소들로부터 구해진 특징값을 이용하여 얼굴을 인식하는 알고리듬을 제안한다. 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출 및 얼굴의 최고점인 코끝을 찾은 후, 3차원 영상으로부터 얼굴의 주요 특징영역인 코 정보와 얼굴의 종단면 및 횡단면의 정보를 이용하여 회전 보상 전, 후의 특징값을 구한다. 코의 최고점, 코와 이마 사이의 미간점, 코의 밑점, 그리고 코의 앙쪽 끝점을 탐색하여 코의 종단면과 횡단면을 기준으로 한 면적, 깊이, 각도, 체적, 그리고 눈과 입의 간격을 특징값으로 사용하였다. 제안된 방법을 이용한 유사도 비교는 입력과 데이타 베이스에 대하여 각각 두 개의 깊이 데이타에 대해 유클리드 거리를 사용하였으며, 실험결과 임계 순위 값 5위 이내의 인식률이 95.5%로 나타났다.
