본 논문에서는 기존의 CS-LBP를 변형한 ECSP 전처리 기법과 조명에 강인한 D2D-PCA 특징을 결합하는 얼굴인식 방법에 대하여 제안한다. 제안하는 얼굴인식 방법의 성능평가는 Yale B 데이터베이스 상에서 기존의 다양한 이진패턴 변환 영상과 얼굴인식에 널리 사용되고 있는 PCA 및 2D-PCA 특징을 이용하여 수행되었다. 실험 결과, 제안하는 얼굴인식 방법은 다른 방법들에 비하여 가장 높은 인식 성능을 보였으며, 이로부터 제안 시스템이 조명 변화에 강인한 얼굴인식 방법임을 확인하였다.
In this paper, we propose the face recognition method combining the ECSP preprocessing technique which is modified version of previous CS-LBP and the illumination-robust D2D-PCA feature. The performance evaluation of proposed method was carried out using various binary pattern operators and feature extraction algorithms such as well-known PCA and 2D-PCA on the Yale B database. As a results, the proposed method showed the best recognition accuracy compared to different approaches, and we confirmed that the proposed approach is robust to illumination variation.
