Cascade 안면 검출기와 컨볼루셔널 신경망을 이용한 얼굴 분류

머신비전을 사용하여 사람의 얼굴을 인식하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 머신비전은 기계에 시각을 부여하여 이미지를 분류 혹은 분석하는 기술을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 머신비전 기술을 적용한 얼굴을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 이 얼굴 분류 알고리즘을 구현하기 위해 컨볼루셔널 신경망(Convolution neural network)과 Cascade 안면 검출기를 사용하였고, 피험자들의 얼굴을 분류하였다. 구현한 얼굴 분류 알고리즘의 학습을 위해 한 피험자 당 이미지 2,000장, 3,000장, 40,00장을 10회와 20회 컨볼루셔널 신경망에 각각 반복하여 학습과 분류를 진행하였고, 학습된 컨볼루셔널 신경망과 얼굴 분류 알고리즘의 실효성을 테스트하기 위해 약 6,000장의 이미지를 분류하였다. 또한 USB 카메라 영상을 실험 데이터로 입력받아 실시간으로 얼굴을 검출하고 분류하는 시스템을 구현하였다.