SIFT 기술자를 이용한 얼굴 표정인식

Abstract

본 논문에서는 SIFT 기술자를 통한 특징과 SVM 분류기를 이용한 표정인식 방법을 제안한다. 기존 SIFT 기술자는 물체인식 분야에 있어 키포인트 검출 후, 검출된 키포인트에 대한 특징기술자로 주로 사용되었으나, 본 논문에서는 SIFT 기술자를 얼굴 표정인식의 특징벡터로써 적용하였다. 표정인식을 위한 특징은 키포인트 추출 과정 없이 얼굴 영상을 서브 블록영상으로 나누고, 각 서브 블록영상에 SIFT 기술자를 적용하여 계산된다. 성능평가는 기존의 LBP, LDP와 같은 이진패턴 특징 기반의 표정인식 방법과 비교 수행하였으며, 실험에는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 이용하였다. 실험결과, SIFT 기술자를 이용하는 제안 방법은 기존 방법보다 CK 데이터베이스에서 평균 5.98%의 향상된 인식결과를 보였으며, JAFFE 데이터베이스에서는 기존 방법과 비슷한 성능을 보였다.