Convergence Security Journal (융합보안논문지)

Korea convergence Security Association (한국융합보안학회)
권호 표지

A Study on Local Micro Pattern for Facial Expression Recognition

얼굴 표정 인식을 위한 지역 미세 패턴 기술에 관한 연구

  • 정웅경 (경희대학교 전자정보대학 컴퓨터공학과) ;
  • 조영탁 (경희대학교 전자정보대학 컴퓨터공학과) ;
  • 안용학 (세종대학교 전자정보공학대학 컴퓨터공학과) ;
  • 채옥삼 (경희대학교 전자정보대학 컴퓨터공학과)
  • Received : 2014.07.31
  • Accepted : 2014.09.28
  • Published : 2014.09.30
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Abstract

This study proposed LDP (Local Directional Pattern) as a new local micro pattern for facial expression recognition to solve noise sensitive problem of LBP (Local Binary Pattern). The proposed method extracts 8-directional components using $m{\times}m$ mask to solve LBP's problem and choose biggest k components, each chosen component marked with 1 as a bit, otherwise 0. Finally, generates a pattern code with bit sequence as 8-directional components. The result shows better performance of rotation and noise adaptation. Also, a new local facial feature can be developed to present both PFF (permanent Facial Feature) and TFF (Transient Facial Feature) based on the proposed method.

본 논문에서는 얼굴 표정 인식을 위한 지역미세패턴(local micro pattern)의 하나인 LBP(Local Binary Pattern) 코드의 잡음에 대한 단점을 해결하기위하여 새로운 미세패턴 방법인 LDP(Local Directional Pattern)를 제안한다. 제안된 방법은 LBP의 문제점을 해결하기 위해 $m{\times}m$ 마스크를 이용하여 8개의 방향 성분을 구하고, 이를 크기에 따라서 정렬한 후 상위 k개를 선정하여 해당 방향을 나타내는 비트를 1로 설정한다. 그리고 8개의 방향 비트를 순차적으로 연결하여 최종 패턴 코드를 생성한다. 실험결과, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 회전에 대한 영향이 적으며, 잡음에 대한 적응력이 현저히 높았다. 또한, 제안된 방법을 기반으로 얼굴의 영구적인 특징과 일시적인 특징을 함께 표현하는 새로운 지역미세패턴의 개발이 가능함을 확인하였다.

Keywords

References

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