본 논문은 칼라의 정면 얼굴 영상으로부터 흑백의 안경 제거 영상을 얻을 수 있는 반복적인 PCA(Principal Component Analysis) 재구성 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법은 먼저 칼라의 입력 영상으로부터 색상 정보와 형태 정보를 이용하여 일정한 크기의 흑백 영상으로 정규화 한다. 정규화된 얼굴 영상에서 반복적인 PCA 재구성 과정을 통해 안경에 의한 오클루젼 영역을 찾고 동시에 이를 보정할 수 있는 재구성된 영상을 생성한다. 또한 이들 결과 영상들을 이용하여 자동으로 자연스러운 안경 제거 영상을 만들어준다. 제안된 방법을 가지고 실제 안경이 있는 영상들에 적용한 결과 대부분 입력 영상과 유사하면서도 자연스러운 안경 제거 영상을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 보완을 통해 다른 오클루젼 문제를 해결하는데에서도 다양하게 응용될 수 있고, 자동 얼굴 인식 시스템의 인식 효율을 높이는 데 충분히 기여할 수 있으리라 기대한다.
This paper proposes a new glasses removal method from color frontal facial image to generate gray glassless facial image. The proposed method is based on recursive PCA reconstruction. For the generation of glassless images, the occluded region by glasses should be found, and a good reconstructed image to compensate with should be obtained. The recursive PCA reconstruction Provides us with both of them simultaneously, and finally produces glassless facial images. This paper shows the effectiveness of the proposed method by some experimental results. We believe that this method can be applied to removing other type of occlusion than the glasses with some modification and enhancing the performance of a face recognition system.
