Facial Gender Classification with Improved Local Pattern
Dongjin Kwon, Un-Dong Jang · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2015
사람의 성별 분류 정보는 얼굴 정보를 활용한 다양한 분야에 활용되는 중요한 정보 중의 하나이다. LBP(Local Binary Pattern)는 얼굴의 표정과 조명의 변화 등에 강한 지역 패턴으로서 얼굴 인식, 성별 분류 등의 성능 개선에 사용되어 왔다. 본 논문에서는 국소 지역 변화에 강한 LBP의 장점을 활용하면서 그 성능을 더욱 개선시킨 ILP(Improved Local Pattern)를 제안한다. ILP는 LBP의 속도를 개선시킨 CS-LBP(Center Symmetric LBP)와 국소 지역의 픽셀 변화 정보를 결합한 방법이다. 제안된 성별 분류 방법의 과정은 먼저 얼굴 영역을 여러 지역으로 분할하여 각 영역 별로 ILP 히스토그램을 추출한다. 이 히스토그램들을 결합하여 얼굴 특징 히스토그램을 만든 후에 SVM을 통하여 얼굴 성별 분류 결과를 도출한다. LFW 얼굴 DB를 통하여 실험한 결과, ILP는 기존의 CS-LBP 대비 3% 이상의 성능 개선을 가져왔다.