스테레오 영상에서 임베디드 데이터를 이용한 거리에 따른 얼굴인식률 비교

본 논문에서는 스테레오 영상에서 좌 · 우측 영상을 입력 받아 거리변화와 임베디드 데이터를 이용해 얼굴인식률을 PCA 알고리듬으로 비교한다. 제안된 방법에서는 RGB 컬러공간에서 YCbCr 컬러공간으로 변환하여 얼굴영역을 검출한다. 또한 거리변화에 따라 추출된 얼굴영상의 확대 및 축소하여 보다 강건한 얼굴영역을 검출한다. 실험을 통하여 제안된 방법은 30cm~200cm 정도의 거리에서 기준 거리(100cm)를 설정하고 스케일 변화에 따른 평균적인 인식결과로 99.05%(l00cm)의 인식률을 얻을 수 있었다. 정규 화된 크기 (92×112)에서 특정영역인 슈퍼 상태를 정의하고, 각각 정의된 슈퍼 상태의 내부요소인 엄베디드 데이터만을 추출하여 PCA 알고리듬을 통하여 얼굴인식을 수행하였다. 원본영상을 모두 학습하는 것이 아니라 임베디드 데이터만을 학습시키기 때문에 제한된 영상의 크기 (92×112) 에서 특정 데이터를 받아들일 수 있으며, 평균적으로 92×112 크기의 영상에서는 99.05%, 실험1은 99.05%, 실험2는 98.93%, 실험 3은 98.54%, 실험4는 97.85% 의 얼굴인식률을 보였다. 따라서 실험을 통하여 제 안된 방법은 거리변화율올 적용하면 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였으며 얼굴정보를 축소할 뿐만 아니라 처리속도도 향상되었다.