Content-based Face Retrieval System using Wavelet and Neural Network

Wavelet과 신경망을 이용한 내용기반 얼굴 검색 시스템

In this paper, we propose a content-based face retrieval system which can retrieve a face based on a facial feature region. Instead of using keyword such as a resident registration number or name for a query, the our system uses a facial image as a visual query. That is, we recognize a face based on a specific feature region including eyes, nose, and mouth. For this, we extract the feature region using the color information based on HSI color model and the edge information from wavelet transformed image, and then recognize the feature region using neural network. The proposed system is implemented on client/server environment based on Oracle DBMS for a large facial image database. In the experiment with 150 various facial images, the proposed method showed about 88.3% recognition rate.

본 논문에서는 얼굴의 특징 영역에 근거하여 얼굴을 검색할 수 있는 내용기반의 얼굴 검색 시스템을 제안한다. 질의를 위해 이름이나 주민등록번호와 같은 키워드를 사용하는 대신에, 제안한 시스템은 시각적 질의로서 얼굴 영상을 사용한다. 이를 위해, 얼굴 구성 요소를 포함하는 특징 영역을 HSl 칼라 모델이 제공하는 칼라 정보와 Wavelet 변환이 제공하는 에지 정보를 이용하여 추출한 후, 신경망을 통하여 분류ㆍ검색한다. 제안한 검색 시스템은 Oracle DBMS를 사용하여 클라이언트/서버 환경으로 구축되었다. 150개의 다양한 얼굴 영상으로 실험한 결과, 약 88.3%의 검색율을 보였다.