Design of Robust Face Recognition System to Pose Variation Using RBFNNs-based Softmax Pattern Classifier
Pil-Han Jeon, Sung‐Kwun Oh · Journal of Korean institute of intelligent systems · 2017
본 연구는 포즈변화에 따른 얼굴인식을 수행하기 위해 FCM 클러스터링 RBFNNs기반 소프트맥스 패턴분류기가 제안된다. 기존의 RBFNNs 패턴분류기의 출력층에 소프트맥스 활성함수를 사용하여 패턴 분류기의 출력을 확률 값으로 표현한다. 얼굴인식을 위한 포즈는 다양한 환경에서의 인식을 위해 다중 포즈영역을 통해 포즈를 추정하고 이를 기반으로 얼굴인식을 수행한다. 다양한 포즈 변화에서 포즈를 식별하기 위해 Cambridge ICPR DB의 데이터를 사용하여 15명의 얼굴 이미지를 정면이 포함된 3개의 포즈(오른쪽, 정면, 왼쪽)로 구성된다. 또한 PCA 와 (2D)2PCA을 사용하였다. 결과적으로 전처리 기반 포즈추정 단계, 그리고 전처리 기반 얼굴인식의 단계의 순차적인 두 단계를 통해 전체 얼굴인식을 수행하게 된다. 패턴 분류기의 성능평가를 위하여 Cambridge ICPR 데이터와 머신러닝 데이터를 사용하여 FCM기반 RBFNNs 패턴분류기와 성능을 비교분석 하였다.