Active Discrete Wavelet Transform를 이용한 얼굴 특징 점 추출

A Study On Face Feature Points Using Active Discrete Wavelet Transform

  • 전순용 (동양대학교 전자유도기술학과) ;
  • 챈즈징 (동양대학교 전자제어공학과) ;
  • 지언호 (동양대학교 시스템제어공학과)
  • Chun, Soon-Yong (Department of Electronic Guidance Technology, DongYang University) ;
  • Zijing, Qian (Department of Electronic Control Engineering, DongYang University) ;
  • Ji, Un-Ho (Department of System Control Engineering, DongYang University)
  • 발행 : 2010.01.25

초록

패턴 인식은 얼굴인식 영역에서 중요한 분야로 널리 사용 되고 있으며, 많은 연구가 이루어지고 있다. 얼굴 특징 점의 추출은 얼굴 인식 과정에서 중요한 단계로 정확한 얼굴 특징 추출은 인식기의 인식률에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문 에서는 능동형 이산 웨이브렛 변환을 통한 얼굴 특징 점 추출 방법을 제안했다. PC 카메라를 이용하여 취득된 얼굴 영상을 능동형 이산 웨이브렛 변환을 취하여 얼굴 영상 신호변환을 하였다. 변환된 영상 신호에 대하여 수직, 수평 투영법을 이용하여 얼굴 특징 추출을 하였으며, 추출 결과로부터 얼굴인식을 하였다. 제안된 능동형 이산 웨이브렛 변환은 얼굴 인식률 향상을 가져왔으며, 특징 점을 신속하고 정확하게 추출할 수 있었으며, 기존 이산 웨이브렛 변환을 이용한 특징 점 추출방식에 대하여 향상된 정확도와 안전성을 보였다.

Face recognition of face images is an active subject in the area of computer pattern recognition, which has a wide range of potential. Automatic extraction of face image of the feature points is an important step during automatic face recognition. Whether correctly extract the facial feature has a direct influence to the face recognition. In this paper, a new method of facial feature extraction based on Discrete Wavelet Transform is proposed. Firstly, get the face image by using PC Camera. Secondly, decompose the face image using discrete wavelet transform. Finally, we use the horizontal direction, vertical direction projection method to extract the features of human face. According to the results of the features of human face, we can achieve face recognition. The result show that this method could extract feature points of human face quickly and accurately. This system not only can detect the face feature points with great accuracy, but also more robust than the tradition method to locate facial feature image.

키워드

참고문헌

  1. 이흔진, 김현준, 김희정, 하명환, 정변희, 김회율, "DCT/LDA 를 이용한 얼굴 인식의 성능 향상", 신호처리학술대회논문집, 제16권, 제1호, 2003년
  2. R. Chellappa, C. L. Wilson, S. Sirohey, "Human and Machine Recognition of Faces: A Survey," Proceedings of the IEEE, Vol. 83, No. 5, pp. 705-741, 1995. https://doi.org/10.1109/5.381842
  3. B. Moghaddam, A. Pentland, "Face Recognition using View-based and Modular Eigenspaces," Automatic Systems for the Identification and Inspection of Humans, SPIE Vol. 2277, July 1994.
  4. H. W. Kim, T. K. Kim, J. H. Lee, W. J. Hwang, S. C. Kee, "Component-based LDA Face Descriptor," ISO/IEC JTC1/SC21/WG11 M8243, Fairfax, May 2002.
  5. B. Heisele, P. Ho, and T. Poggio, "Face Recognition with Support Vector Machines:Global versus Component-based Approach," In Proc. IEEE International Conference on Computer Vision, 2001.
  6. 강현배, 김대경, 서진근, "웨이브렛 이론과 응용", 대우 학술 총사, 1-8쪽, 2001년 3월.
  7. 신종홍, 장선봉, 지인호, "디지털 영상처리 입문", 한빛미디어(주), 500-510쪽, 552-264쪽, 1999년 6월.
  8. Rafael C. Gonzakez, Richard E. Woods, 하영호, 남재열, 이응주, 이철희 공역, "디지털 영상처리",Prentice Hall, 365-390 쪽, 2003년.
  9. 이흥규, "디지털 영상처리 이론 및 구현", (주)사이텍미디어, 262-281쪽, 2007년9월.
  10. 이선영, 조경순, "웨이블릿 계수에 대한 효율적인 무손실 부호화 및 복호화기 설계", 대한전자공학회, Vol.40, No.5, 2003년.
  11. 김용허, 정종근, 편석범, 이윤배, "이산 웨이브렛 변환과 프렉탈 이론을 이용한 영상부호화 기법", 대한전자공학회, Vol.39, No.4, 2002년.
  12. 黃曉莉, 曾黃麟, "人瞼圖像特征定位的一种新方法", 昆明理工大學學報(理工版), 第32卷, 第3期, 2007年6月