본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 등고선 영역을 추출하여 얼굴의 지역적 특징이 잘 반영되는 투영 벡터를 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 얼굴의 외곽 형상은 사람에 따라 비슷한 모양을 나타내므로 구분하는데 어려움이 많다. 그러나 3차원 얼굴 영상은 깊이 정보를 갖고 있으므로, 코로부터 일정 깊이 값에 대한 영역을 추출하면 사람마다 다른 형상이 추출 될 수 있다. 얼굴 내에서 가장 높은 코를 먼저 추출한 후, 이를 기준으로 깊이 값을 취하면, 코를 포함한 얼굴 내의 등고선 영역을 추출하였다. 이 영역 또한 비슷한 형상을 나타낼 수 있으므로, 논문에서는 영상을 투영한 후 투영 벡터의 국부화를 통하여 영상의 지역적 특성이 잘 반영되는 통계적 성질의 투영 벡터 방법을 사용하여 특징 벡터를 추출하였다. 제안된 방법을 이용한 유사도 비교는 입력과 데이터 베이스에 대하여 각각 두개의 깊이 데이터에 대해 유클리드 거리를 사용하였으며, 실험 결과 5위 이내의 인식률이 94.3%로 나타났다.
This paper presents face recognition algorithm using projection vector reflecting local feature for the area in contour lines. The outline shape of a face has many difficulties to distinguish people because human has similar face shape. For 3 dimensional(3D) face images include depth information, we can extract different face shapes from the nose tip using some depth values for a face image. In this thesis deals with 3D face image, because the extraction of contour lines from 2 dimensional face images is hard work. After finding nose tip, we extract two areas in the contour lilies from some depth values from 3D face image which is obtained by 3D laser scanner. And we propose a method of projection vector to localize the characteristics of image and reduce the number of index data in database. Euclidean distance is used to compare of similarity between two images. Proposed algorithm can be made recognition rate of 94.3% for face shapes using depth information.
