| 요약 |
본 발명은 향상된 다중채널 가버 필터 기반 휴먼 얼굴 인식 방법에 관한 것이다. 본 발명은, 입력이 N명(N은 2 이상의 자연수)의 얼굴 이미지 이며, 출력은 통계의 계단식 파티클 히스토그램 특징 벡터 표현의 이미지인 인 경우, 특징 이미지(, )를 획득하는 제 1 단계; 각 를 같은 방식으로, 여러 개의 중복되는 하위 이미지를 구분하는 제 2 단계; 및 의 모든 하위 이미지의 히스토그램을 생성하여, 계단식 히스토그램 특징 벡터 순서를 추출하는 제 3 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 가버(Gabor) 필터와 CS-LBP(Center-symmetric local binary patterns)를 결합하여, 잡음에 강인한 특징점 추출과 추출된 얼굴 특징점의 차원(high dimensionality)을 줄일 수 있는 효과를 제공한다. 또한, 가버 특징 영상들을 다른 방향과 스케일로 결합하여 특징 영상의 차원을 줄이고, 특징 영상으로부터 CS-LBP 기반으로 낮은 차원의 얼굴 특징점들을 추출할 수 있는 효과를 제공한다. 뿐만 아니라, 기존의 가버 필터와 LBP의 접근 방법에 비해 가버 필터와 CS-LBP 결합 방법을 통해 특징 차원, 저장 공간 및 계산 시간을 줄이는 동시에 얼굴 인식의 높은 정확도를 얻을 수 있는 효과를 제공한다.
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