ICA-factorial 표현법을 이용한 얼굴감정인식

서지정보

· 발행기관 : 한국지능시스템학회
· 수록지 정보 : 한국지능시스템학회 논문지 / 13권 / 3호 / 371 ~ 376페이지
· 저자명 : 한수정, 곽근창, 전명근

초록

본 논문에서는 효과적인 정보를 표현하는 Independent Component Analysis(ICA)-factorial 표현방법을 이용하여 얼굴감정인식을 수행한다. 얼굴감정인식은 두 단계인 특징추출 과정 과 인식과정에 의해 이루어진다. 먼저 특징추출방법은 주성분분석(Principal Component Analysis)을 이용하여 얼굴영상의 고차원 공간을 저차원 특징공간으로 변환한 후 ICA-factorial 표현방법을 통해 좀 더 효과적으로 특징벡터를 추출한다. 인식단계는 최소거리 분류방법인 유클리디안 거리에 근거한 K-Nearest Neighbor 알고리즘으로 얼굴감정을 인식한다. 6개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 공포, 혐오)에 대해 얼굴감정 데이터베이스를 구축하고 실험해본 결과 기존의 방법보다 좋은 인식 성능을 얻었다.

참고자료

· 없음