[Face Detection] 얼굴인식 알고리즘의 종류와 설명

출처 : http://blog.naver.com/i09000/20041887423

작성날짜 : 2007-09-20

얼굴인식 개요 및 현황

* 얼굴인식시스템의 장점 및 특징

  - 사용자의 편의성 측면에서 가장 탁월한 시스템

  - 값비싼 생체정보 입력장치를 필요치 않음(비디오 및 PC 카메라 이용)

  - 지문이나 홍채와 같은 다른 인식 방법들이 더 정밀할 수 있음에도 불구하고 이용자들에게 거부감없이, 자연스럽고 직관적으로 보이기 때문에 주요한 연구 개발 대상

  - 대상자로 하여금 자신이 검사 당하고 있다는 사실을 전혀 눈치채지 못하게 할 수 있다.

 

* 얼굴인식 시스템의 단점 및 어려운점 

  - 조명이나 카메라와의 거리등에 따라 인식률이 변한다

  - 얼굴의 각도, 표정, 나이에 따라 안면의 모양은 계속 변하기 때문에 실용화하기 어려움

  - 수염, 눈썹, 안경 및 화장 등과 같은 외관의 변형에 따른 문제점 발생 

 

 * 얼굴 인식 시스템의 구성단계

     영상 획득 : CCD 카메라로부터 영상을 획득하여 저장

     전처리 : 잡음제거 영상처리 및 분할

     얼굴 검출 : 입력영상으로부터 얼굴영역을 검출

     얼굴 표준화 : 특징 추출, 밝기 및 기하학적 표준화

     얼굴 인식 : 검출된 영상과 데이터 베이스 영상간의 비교 및 인식

  

* 기하학적 방법

     특징 : 얼굴의 기하학적 특징점을 추출하여 일치여부를 판단하여 인식

     성능 : 얼굴은 3차원이고 회전이 가능하기 때문에 적용에 한계가 있다.

 

* Eigenfaces: 1991년 Pentland에 의해 개발 되었음.

      특징 : 특징점 추출로 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하고 유사도 측정으로  Euclidean 거리 적용.

      성능 : 조명이나 환경변화에 민감하게 반응하지만 널리 사용되고 있어 그 성능이 검증된 대표적인 얼굴인식 방법.

* Fisherfaces  

      특징 : FLD(Fisher Linear Discriminant)를 분류 알고리즘으로 적용한 얼굴인식 방법.

      성능 : 사람 개개인의 특성을 학습함으로써 보다 정확하고 환경변화에 둔감한 특성을 지니고 있어  on-line 상태에서 실시간으로 적용 가능한 알고리즘.

 * SVM( Support Vector Machine)에 기초한 방법

      특징 : PCA와 SVM(Support Vector Machine)알고리즘을 사용한 알고리즘.

      성능 : 비교적 높은 인식률을 높이지만 얼굴인식과 같은 멀티 클래스에 적용하기에는 시간과 메모리가  많이 소모되는 알고리즘. 현재 연구되는 얼굴인식 알고리즘의 대표적인 알고리즘.

 * 신경회로망

      특징 : 흑백의 정지영상에서 슬라이딩 윈도우를 이용해 학습된 얼굴모양을 검색

      성능 : 두 개 이상의 다수 얼굴의 추출도 가능하나 속도가 느리며 학습이 어려움.

 * 퍼지 + 신경망

       특징 : 신경회로망회로의 입력으로 픽셀의 밝기 값 대신 퍼지 소속함수를 사용

       성능 : 신경회로망만을 이용한 방법보다 성능은 향상되나 처리속도는 떨어짐.

  * Wavelet + Elastic Matching

       특징 : 주파수 변환을 사용하며, 자세 및 표정의 변화를 처리하는데 효과적.

       성능 : 인식률에 비해서 연산량이 많음.

 

 얼굴검출 알고리즘

 

 * 얼굴 검출 : 높은 얼굴인식률을 얻기 위해서는 배경 및 조명에 무관하게 취득된 영상에서 얼굴 부분만을 검출할 수 있는 알고리듬이 필요함. 

 * 일반적인 접근방법

  - 통제된 배경 이미지에서의 얼굴탐지 : 평면의 단색 배경 이미지를 이용하거나 사전에 정의된 고정 배경 이미지를 이용.

  - 얼굴색에 의한  탐지 : 얼굴영상를 찾기 위해 전형적인 피부색을 이용하므로 실시간 구현이 가능하고  제한된 환경에서는 좋은 성능을 보이므로 가장 널리쓰이고 있다.   다양한 피부색과 조명조건 하에서 매우 강인하지 못하다는 단점이 있다

  - 움직임에 의한 얼굴 탐지 : 실시간 비디오를 이용하여 움직이는 얼굴영역을 단순히 계산하는 방법.   배경에서 다른 대상물이 움직이는 경우 문제 발생.     

  - 제약 없는 장면에서의 얼굴 탐지 : 흑백 이미지에서 인간처럼 얼굴을 정확히 탐지하는 알고리즘으로 통계적  클러스터 정보를 이용하는 신경회로망 접근방법.

[출처] 얼굴 인식 알고리즘 종류와 설명|작성자 꼬을