KR100543707B1 - 서브그룹별 pca 학습을 이용한 얼굴인식방법 및 장치 - Google Patents
서브그룹별 pca 학습을 이용한 얼굴인식방법 및 장치 Download PDFInfo
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Abstract
Description
데이터베이스 | 얼굴영상의 수 | 트레이닝 세트 | 테스트 세트 | 변화 형태 |
Purdue | 920 | 460 | 460 | 조명 및 표정 변화 |
PIE | 680 | 340 | 340 | 조명 변화 |
ALTKOM | 800 | 400 | 400 | 포즈 및 조명 변화 |
XM2VTS | 800 | 400 | 400 | 포즈 변화 |
BANCA | 400 | - | 400 | 조명 및 시간 변화 |
단위 (ANMRR) | 조명변화기반 데이터세트 | 포즈변화기반 데이터세트 | 실외 | 총계 | ||
Purdue | PIE | ALTKOM | XM2VTS | BANCA | ||
EXP1 | 0.350 | 0.037 | 0.480 | 0.686 | 0.620 | 0.444 |
EXP2 | 0.686 | 0.326 | 0.378 | 0.612 | 0.677 | 0.547 |
EXP3 | 0.349 | 0.030 | 0.680 | 0.844 | 0.636 | 0.517 |
EXP4 | 0.322 | 0.042 | 0.440 | 0.664 | 0.591 | 0.420 |
EXP5 | 0.368 | 0.043 | 0.521 | 0.697 | 0.640 | 0.464 |
EXP6 | 0.315 | 0.038 | 0.441 | 0.657 | 0.594 | 0.417 |
Claims (22)
- (a) 트레이닝 데이터세트를 복수개의 서브그룹으로 분리하는 단계;(b) 상기 각 서브그룹별로 PCA 학습을 수행하여 PCA 베이시스 벡터를 생성하는 단계;(c) 상기 서브그룹별 PCA 베이시스 벡터를 상기 전체 트레이닝 데이터세트에 프로젝션시켜 LDA 학습을 수행하여 서브그룹별로 PCLDA 베이시스벡터를 생성하는 단계; 및(d) 상기 서브그룹별 PCLDA 베이시스벡터를 입력영상에 프로젝션시켜 입력영상의 특징벡터를 서브그룹별로 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징벡터 추출방법.
- 제1 항에 있어서, 상기 트레이닝 데이터세트는 일반 데이터세트를 포함하며, 일반 데이터세트 중 조명변화에 기반한 데이터세트 및 포즈변화에 기반한 데이터세 트가 각각 하나의 서브그룹으로 분리되는 것을 특징으로 하는 특징벡터 추출방법.
- 제1 항에 있어서, 상기 트레이닝 데이터세트는 일반 데이터세트와 로컬 데이터세트를 포함하며, 일반 데이터세트를 서로 유사한 특성변화를 갖도록 복수개의 서브그룹으로 분리되고, 상기 로컬 데이터세트를 하나의 서브그룹으로 분리되는 것을 특징으로 하는 특징벡터 추출방법.
- 제1 항에 있어서, 상기 방법은(e) 상기 서브그룹별 특징벡터를 이용한 해당 서브그룹의 얼굴인식성능에 따라서 서브그룹별 가중치를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 특징벡터 추출방법.
- 제1 항에 있어서, 상기 방법은(e) 사용자에 의해 상기 서브그룹별 특징벡터를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 특징벡터 추출방법.
- 제1 항 내지 제5 항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 실행할 수 있는 프로글램을 기재한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- 트레이닝 데이터세트를 복수개의 서브그룹으로 분리하는 데이터분류부;상기 각 서브그룹별로 PCA 학습을 수행하여 PCA 베이시스 벡터를 생성하는 PCA 학습부;상기 서브그룹별 PCA 베이시스 벡터를 상기 전체 트레이닝 데이터세트에 프로젝션시키는 프로젝션부;상기 PCA 베이시스 벡터가 프로젝션된 트레이닝 데이터세트에 대하여 LDA 학습을 수행하여 서브그룹별로 PCLDA 베이시스벡터를 생성하는 LDA 학습부; 및상기 서브그룹별 PCLDA 베이시스벡터를 입력영상에 프로젝션시켜 입력영상의 특징벡터를 서브그룹별로 추출하는 특징벡터 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징벡터 추출장치.
- 제7 항에 있어서, 상기 트레이닝 데이터세트는 상기 트레이닝 데이터세트는 일반 데이터세트를 포함하며, 일반 데이터세트 중 조명변화에 기반한 데이터세트 및 포즈변화에 기반한 데이터세트가 각각 하나의 서브그룹으로 분리되는 것을 특징으로 하는 특징벡터 추출장치.
- 제7 항에 있어서, 상기 트레이닝 데이터세트는 일반 데이터세트와 로컬 데이터세트를 포함하며, 일반 데이터세트를 서로 유사한 특성변화를 갖도록 복수개의 서브그룹으로 분리되고, 상기 로컬 데이터세트를 하나의 서브그룹으로 분리되는 것을 특징으로 하는 특징벡터 추출장치.
- 제7 항에 있어서, 상기 장치는상기 서브그룹별 특징벡터를 이용한 해당 서브그룹의 얼굴인식성능에 따라서 서브그룹별 가중치를 결정하는 가중치 결정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 특징벡터 추출장치.
- (a) 트레이닝 데이터세트를 구성하는 복수개의 서브그룹별로 PCA 학습 후 전체 트레이닝 데이터세트로 LDA 학습을 순차적으로 수행하여 서브그룹별 PCLDA 베이시스벡터를 생성하는 단계;(b) 상기 서브그룹별 PCLDA 베이시스벡터를 입력영상에 프로젝션시켜 입력영상의 특징벡터를 서브그룹별로 추출하는 단계;(c) 등록하고자 하는 복수개의 얼굴영상을 상기 서브그룹별 PCLDA 베이시스벡터에 프로젝션시켜 서브그룹별로 특징벡터를 생성하여 데이터베이스에 저장하는 단계; 및(d) 상기 입력영상의 서브그룹별 특징벡터와 데이터베이스에 저장된 등록영상의 서브그룹별 특징벡터간의 유사도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴인식방법.
- 제11 항에 있어서, 상기 (a) 단계는(a1) 트레이닝 데이터세트를 복수개의 서브그룹으로 분리하는 단계;(a2) 상기 각 서브그룹별로 PCA 학습을 수행하여 PCA 베이시스 벡터를 생성 하는 단계; 및(a3) 상기 서브그룹별 PCA 베이시스 벡터를 상기 트레이닝 데이터세트에 프로젝션시켜 LDA 학습을 수행하여 서브그룹별로 PCLDA 베이시스벡터를 생성하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 얼굴인식방법.
- 제12 항에 있어서, 상기 트레이닝 데이터세트는 일반 데이터세트와 로컬 데이터세트를 포함하며, 일반 데이터세트는 서로 유사한 특성변화를 갖도록 복수개의 서브그룹으로 분리되고, 상기 로컬 데이터세트는 하나의 서브그룹으로 분리되는 것을 특징으로 하는 얼굴인식방법.
- 제12 항에 있어서, 상기 트레이닝 데이터세트는 상기 트레이닝 데이터세트는 일반 데이터세트를 포함하며, 일반 데이터세트는 서로 유사한 특성변화를 갖도록 복수개의 서브그룹으로 분리되는 것을 특징으로 하는 얼굴인식방법.
- 제12 항에 있어서, 상기 방법은(e) 상기 서브그룹별 특징벡터를 이용한 서브그룹별 얼굴인식성능에 따라서 서브그룹별 가중치를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴인식방법.
- 제12 항에 있어서, 상기 방법은(e) 사용자에 의해 상기 서브그룹별 가중치를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴인식방법.
- 제15 항 또는 제16 항에 있어서, 상기 (e) 단계는(e1) 입력영상과 하나의 등록영상에 대하여 특징벡터간의 유사도를 서브그룹별로 각각 산출하는 단계; 및(e2) 각 서브그룹에 해당하는 유사도에 상기 서브그룹별 가중치를 곱한 다음 전체를 가산함으로써 입력영상과 하나의 등록영상간의 최종 유사도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴인식방법.
- 제11 항 내지 제17 항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 실행할 수 있는 프로글램을 기재한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
- 트레이닝 데이터세트를 구성하는 복수개의 서브그룹별로 PCA 학습 후 전체 트레이닝 데이터세트로 LDA 학습을 순차적으로 수행하여 서브그룹별 PCLDA 베이시스벡터를 생성하는 학습부;상기 서브그룹별 PCLDA 베이시스벡터를 입력영상에 프로젝션시켜 입력영상의 특징벡터를 서브그룹별로 추출하는 특징벡터 추출부;등록하고자 하는 복수개의 얼굴영상을 상기 서브그룹별 PCLDA 베이시스벡터에 프로젝션시켜 서브그룹별로 특징벡터를 생성하여 데이터베이스에 저장하는 등록 영상 특징벡터 저장부; 및상기 입력영상의 서브그룹별 특징벡터와 데이터베이스에 저장된 등록영상의 서브그룹별 특징벡터간의 유사도를 산출하는 유사도 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴인식장치.
- 제19 항에 있어서, 상기 장치는 상기 서브그룹별로 가중치를 결정하는 가중치 결정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴인식장치.
- 제19 항에 있어서, 상기 학습부는 트레이닝 데이터세트를 복수개의 서브그룹으로 분리하고, 상기 각 서브그룹별로 PCA 학습을 수행하여 PCA 베이시스 벡터를 생성하고, 상기 서브그룹별 PCA 베이시스 벡터를 상기 트레이닝 데이터세트에 프로젝션시켜 LDA 학습을 수행하여 서브그룹별로 PCLDA 베이시스벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 얼굴인식장치.
- 제20 항에 있어서, 상기 유사도 계산부는 입력영상과 하나의 등록영상에 대하여 특징벡터간의 유사도를 서브그룹별로 각각 산출하고, 각 서브그룹에 해당하는 유사도에 상기 서브그룹별 가중치를 곱한 다음 전체를 가산함으로써 입력영상과 하나의 등록영상간의 최종 유사도를 산출하는 것을 특징으로 하는 얼굴인식장치.
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