[논문]텍스처 기술자들을 이용한 이질적 얼굴 인식 시스템

배한별; 이상윤

doi:10.17661/jkiiect.2021.14.3.208

텍스처 기술자들을 이용한 이질적 얼굴 인식 시스템
Heterogeneous Face Recognition Using Texture feature descriptors 원문보기

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.14 no.3, 2021년, pp.208 - 214

배한별 (연세대학교) , 이상윤

초록
AI-Helper

최근 많은 지능형 보안 시나리오 및 범죄수사에서는 사진이 아닌 얼굴 영상과 다수의 정면 사진과의 매칭을 요구한다. 기존의 얼굴 인식 시스템은 이러한 요구를 충분히 충족시킬 수 없다. 본 논문에서는 동일 인물의 스케치와 사진 간의 양식 차이를 줄임으로써, 이질적 얼굴 인식 시스템의 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 텍스처 기술자들(그레이 레벨 동시 발생 행렬, 멀티스케일 지역 이진 패턴)을 통하여 영상의 텍스처 특징들을 각각 추출하고, 이를 바탕으로 고유특징 정규화 및 추출기법을 통해 변환 행렬을 생성하게 된다. 이렇게 생성된 벡터들 간 계산된 스코어 값은 스코어 정규화 방식들을 통하여 최종적으로 스케치 영상의 신원을 인식하게 된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, much of the intelligent security scenario and criminal investigation demands for matching photo and non-photo. Existing face recognition system can not sufficiently guarantee these needs. In this paper, we propose an algorithm to improve the performance of heterogeneous face recognition systems by reducing the different modality between sketches and photos of the same person. The proposed algorithm extracts each image's texture features through texture descriptors (gray level co-occurrence matrix, multiscale local binary pattern), and based on this, generates a transformation matrix through eigenfeature regularization and extraction techniques. The score value calculated between the vectors generated in this way finally recognizes the identity of the sketch image through the score normalization methods.

주제어

표/그림 (7)

그림 그림 1. 연세대학교 생체인식연구센터(BERC) 데이터베이스 (a) 동일 인물의 사진과 viewed 스케치, (b) 동일 인물의 사진과 forensic 스케치 Fig. 1. Yonsei University Biometrics Engineering Research Center (BERC) database (a) Photo and viewed sketch of same person, (b) photo and forensic sketch of same person
그림 그림 2. 멀티스케일 지역 이진 패턴 Fig. 2. Multiscale local binary pattern
그림 그림 3. 동시 발생 행렬에 적용한 거리 및 방향들 Fig. 3. Distances and directions applied to the co-occurrence matrix
그림 그림 4. 제안 알고리즘 개요 Fig. 4. Overview of the proposed algorithm
그림 그림 5. (a) 패치가 적용된 영상 (b) 적용한 패치 Fig. 5. (a) image applied to the patch (b) applied patch
표 표 1. BERC viewed 스케치 데이터베이스의 상위 순위 변화에 따른 인식률(%), F-: 텍스처 기술자들 Table 1. Recognition rate (%) according to the rank of the BERC viewed sketch database, F-: Texture descriptors
표 표 2. BERC forensic 스케치 데이터베이스의 상위 순위 변화에 따른 인식률(%), F-: 텍스처 기술자들 Table 2. Recognition rate (%) according to the rank of the BERC forensic sketches database, F-: Texture descriptors

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