[통합설계] 얼굴 인식 -PCA와 LDA방법
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- 2009.08.18 / 2019.12.24
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- 목차
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1. 프로젝트 목표
2. 생체 인식 개요
3. 얼굴인식의 특징 및 동향
4. 로드맵
5. PCA와 LDA
6. PCA와 LDA 비교
7. 실제 실험 결과
8. PCA, LDA 구현
9. 결과 분석
10. 토의 및 전망
- 본문내용
-
1. 프로젝트 목표
본 프로젝트의 목적은 생체인식방법들 중의 하나인 얼굴인식의 알고리즘을 이해하고 PCA와 LDA방법의 이해와 장․단점을 비교함으로써 그 차이를 이해하는데 있다.
2. 생체인식 개요
개개인마다 다른 얼굴, 음성, 지문, DNA등을 이용하여 신분을 확인하는 방법이다. 정보화 사회가 진행됨에 따라 정보에 대한 보안의 중요성이 증대되면서 새로운 보안 기술이 요구되고 있다. 생체인식은 탁월한 보안성과 편리성으로 최근 크게 각광받고, 활발한 연구가 이루어지며, 새로운 보안 기술의 필요성이 커지면서 수요 급증하고 있다.
3. 얼굴인식의 특징 및 동향
얼굴을 이용한 인식방법은 생체인식 방법중 가장 자연스러운 방법으로, 생체 인식 기술중 사용자 편의성 면에서 가장 탁월하다. 얼굴 인식은 지문과 같이 지문 입력 장치에 손가락을 접촉하지 않고 비접촉으로 자연스럽게 인식할 수 있는 장점이 있지만, 조명의 변화에 민감하고, 변장 및 세월이 흐르면서 생기는 얼굴 변화 등의 약점을 가지고 있어, 아직까지는 지문이나 홍채와 같은 높은 인식률을 나타내지는 못하고 있다.
얼굴인식에서 가장 중요하고 어려운 문제 가운데 하나는 입력된 영상으로부터 처리된 대상인 얼굴 영역을 추출하는 방법으로, 얼굴의 열상을 이용하는 방식과 2차원 / 3차원 얼굴 영상을 이용하는 방식으로 크게 구분된다. 특히 얼굴의 열 분포를 이용하는 방식은 얼굴 혈관에서 발생하는 열을 적외선 카메라로 촬영, 디지털 정보로 변환해 저장하는 것으로, 얼굴에 외과적인 손상이 발생하더라도 변하지 않는 장점이 있다.
얼굴 인식 기법은 사용자의 기분과 상황에 따라 표정이 변하게 되는 특성을 고려해야 하며, 주위 조명에 많은 영향을 받게 되는 등의 단점이 있으며, 얼굴 인식 시스템들에 공통으로 존재하는 기본적인 문제점은 얼굴 인식을 위해 원본데이터로 저장된 인상 사진들은 자연스러운 자세가 아닌 인공적인 자세에서 찍혀진다는 것이다.
따라서 데이터베이스상의 사진과 다른 사진 영상을 비교하여 동일인인지를 판단하기는 여전히 어려우나, ICAO등 출입국 관련회의에서 얼굴인식을 주요 인증수단으로 결정하고 다중생체인식의 필요성이 높아지면서 그 시장이 증가하는 추세이다. 얼굴 인식 기법에는 PCA, LDA, NN, SVM, HMM 등이 있다. 우리는 2차원 얼굴 영상을 가지고 PCA, LDA의 두 가지 이론을 이용한 구현을 해보고 비교해 보았다.
구 분
현 황
⇨
개선사항
내 용
․조명 환경에 민감
→ 적용장소 제한
․개인 신장차이에 의한 인증 불편
․타 생체인식 기술 대비 인식률 낮음
․인식 패턴의 사이즈 큼
※ Watch List
- 낮은 인식률로 현장 적용 어려움
․환경에 적응 가능한
해결방안 필요
․개인별 신장차이에 따른 불편성 해소를 위한 기술(예 : 광각렌즈 적용)
․설치환경 분석을 위한 툴 개발 필요
․테스트 방법에 대한 표준화 필요
(예 : 공인기관에서 평가대행)
얼굴인식 기술의 문제점 및 개선사항
자료평가
- LDA와PCA에 대한 설명은 잘 나열되어있는 편이나,
LDA나 PCA의 알고리즘에 대해 구현하는 부분이 없고, 함수만 사용하여 나온 Eigen Value,Vector를 이용함으로써,
(사용한 함수에 대한 설명이 없음.. [ , , ] =LDA( , , ) ,PCA( , , ) 로만 사용되어있어서...) 실제 LDA와 PCA 알고리즘을 통해서 Eigen Value,Vector를 구하는 방법을 알고자 하는 사람에게는 적합하지 않음. - korealov***
(2010.05.06 01:09:50)
