Face Recognition

LBP (Local Binary Pattern) for Face Recognition

LBP 위의 그림1 처럼 이미지를 tile로 나누고 각 tile의 LBP 히스토그램을 나열하여 최종적으로 feature histogram을 만든다. 다른 이미지의 feature histogram과 비교하여 동일인인지 판별할 수 있다. LBP hisogram을 만들기 위해서 그림2와 같은 연산이 필요하다. 알고리즘은 아래와 같다. 3x3 block으로 이미지의 pixel정보를 얻어온다. center pixel을 중심으로 나머지 픽셀들과 크기비교를 한다. center pixel 보다 크거나 같다면 1 작다면 0으로 계산한다. (그림3 참고)좌측 pixel 부터 차례대로 나열하여 11001011이라는 2진수를 만든다. 그리고 이를 다시 10진수로 바꾸면 203이라는 값이나오고 이 값이 중간 픽셀의 값으로 바뀌..

OpenCV Face Detection and Recognition(얼굴 탐지 및 인식) - 1부

서론 본 포스트에서는 Computer vision 기반의 3가지 얼굴 인식 및 탐지 방법을 연구합니다. - eigenfaces (1부) - Local Binary Patterns Histograms (2부) - Fisherfaces 1. Eigenfaces face recognition EigenFaces face recognition은 PCA 방법(Principal Component Analysis) 방법을 사용하여 얼굴 데이터를 high demention에서 low demention으로 처리하고 얼굴 데이터의 주요 구성 정보를 얻은 다음 얼굴 인식을 완료한다. EigenFaces 얼굴의 인식 단계 - create the EigenFace recognizer - train the model with a..