[논문 리뷰] Human Face Recognition using Line Features

Mrinal Kanti Bhowmik, Debotosh Bhattacharjee외 3명|arXiv (Cornell University)|2010. 07. 05.

Face and Expression Recognition참고 문헌 9인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 회전, 체적, 조도 및 가림을 다루기 위해 극좌표계에서 선 특징을 사용하는 열화상 얼굴 인식 방법을 제안한다. 열화상 영상을 극좌표계로 변환하고, 선 특징을 추출하며, 주성분 분석(PCA)을 통해 차원 감소를 적용하고, 다층 퍼셉트론을 사용해 분류함으로써, OTCBVS 데이터베이스에서 99.25%의 인식 성공률을 달성하여 도전적인 조건에서도 뛰어난 강건성과 높은 정확도를 입증한다.

ABSTRACT

In this work we investigate a novel approach to handle the challenges of face recognition, which includes rotation, scale, occlusion, illumination etc. Here, we have used thermal face images as those are capable to minimize the affect of illumination changes and occlusion due to moustache, beards, adornments etc. The proposed approach registers the training and testing thermal face images in polar coordinate, which is capable to handle complicacies introduced by scaling and rotation. Line features are extracted from thermal polar images and feature vectors are constructed using these line. Feature vectors thus obtained passes through principal component analysis (PCA) for the dimensionality reduction of feature vectors. Finally, the images projected into eigenspace are classified using a multi-layer perceptron. In the experiments we have used Object Tracking and Classification Beyond Visible Spectrum (OTCBVS) database. Experimental results show that the proposed approach significantly improves the verification and identification performance and the success rate is 99.25%.

연구 동기 및 목표

• 회전, 체적 변화, 조도 변화 및 가림과 같은 얼굴 인식의 과제를 해결하기 위해.
• 조도에 민감하지 않고 얼굴 장식물에 덜 영향을 받는 열화상 영상을 사용해 인식 성능을 향상시키기 위해.
• 극좌표 변환된 영상에서의 선 특징을 활용한 강력한 특징 추출 및 분류 파이프라인을 개발하기 위해.
• 실세계의 변동성 조건에서도 높은 정확도로 얼굴 확인 및 식별을 달성하기 위해.

제안 방법

• 열화상 얼굴 영상을 체적 및 회전 효과를 정규화하기 위해 극좌표계로 변환한다.
• 경계 검출 및 기하 분석을 사용해 극좌표 변환된 열화상 영상에서 선 특징을 추출한다.
• 추출된 선 특징에서 특징 벡터를 구성하여 얼굴 구조를 표현한다.
• 특징 벡터의 차원을 감소시키고 주요 패턴을 추출하기 위해 주성분 분석(PCA)을 적용한다.
• 감소된 특징 벡터를 고유공간에 투영하고 다층 퍼셉트론(MLP)을 사용해 분류한다.
• 시스템은 다양한 조건에서 열화상 얼굴 영상을 포함하는 OTCBVS 데이터베이스에서 학습 및 테스트된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 극좌표 변환된 열화상 영상에서 추출한 선 특징이 얼굴 인식의 회전 및 체적에 대한 강건성을 향상시키는가?
• RQ2 극좌표 변환, 선 특징 추출 및 PCA의 조합이 조도 및 가림을 다루는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ3 실세계의 변동성 조건에서 제안된 방법이 OTCBVS 데이터베이스에서 어떤 인식 정확도를 달성하는가?
• RQ4 열화상 영상 사용이 가시광선 영상 방법에 비해 성능 향상에 뚜렷한 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 OTCBVS 데이터베이스에서 얼굴 확인 및 식별 성공률이 99.25%에 이른다.
• 열화상 영상 사용이 조도 변화와 얼굴 털 또는 장식물에 의한 가림의 영향을 효과적으로 줄인다.
• 극좌표계 변환은 얼굴 영상의 체적 및 회전 변화를 성공적으로 정규화한다.
• PCA와 다층 퍼셉트론의 통합은 효과적인 차원 감소와 정확한 분류를 가능하게 한다.