Face recognition across pose using sparse representation and ranked list comparison

Abstract

얼굴인식 연구의 시작 아래 얼굴인식 기술은 급격히 발전해왔다. 다양한 환경에서 촬영된 얼굴 사진들의 모음인 LFW(Labelled Faces in the Wild)의 성능이 인간을 넘어설만큼 얼굴인식기술은 발전했으나, 여전히 사람의 얼굴 자세 변화가 매우 클 경우의 얼굴 인식 성능은 매우 저조하다. 본 논문에서는, 자세 변화가 좌, 우로 45도 이상으로 매우 클 경우에도 좋은 성능을 보이는 얼굴 인식기술을 제안한다. 특정 자세의 트레이닝 이미지들이 포함된 자세 적응적 얼굴사전이 주어졌을 때, 입력 이미지와 얼굴 사전 내의 이미지들간의 유사도를 비교하여 그 유사도에 따라 순위 리스트를 생성하고, 두 입력이미지에 대한 두 순위 리스트의 유사도 측정을 통해 두 입력이미지의 유사도를 결정하는 방법, 또한 자세 적응적 얼굴사전을 이용한 희소성 표현 모델을 통해 얻어진 계수 벡터 간의 유사도 측정을 통해 두 입력 이미지의 유사도를 결정하는 법을 제안한다. 더불어, 자세 적응적 얼굴사전을 사용하는데, 해당 입력이미지의 자세를 자동으로 판단하기 위한 희소성 표현 모델 기반의 포즈 추정 기법도 제안한다.