앞서 살펴본 선형 판별 분석법은 단순한 얼굴유형에 따라 얼굴을 분류해 놓은 것임에 반해 가변 그래프 정합은 얼굴인식을 위해서는 조명이 실외 조명인지 실내 조명인지에 따라 차이나 변화가 있을 수 있고, 똑바로 서 있는 자세인지 또는 기대고 있는 자세인지, 얼굴표정이 미소를 짓고 있는지 또는 찌푸리고 있는지 등과 같은 비선형적인 특징들에 따라 다르게 될 수 있다는 것을 고려하고 있다. 따 라서 이미지에서의 얼굴은 여러 개의 특징점이 있고, 그 특징점에 인접해 있는 다른 특징점을 연결한 선으로 구성된 그래프로 표현된다. 아래의 사진을 보면 좀 더 이해가 쉬워지는데, 이때, 가보 웨이블릿 변환을 통해 얼굴을 탄력적인 격자로 투영시키는 동적 링크 구조모양을 만들게 되며, 가버 제트는 탄력적인 격자 내의 교점으로 아래 이미지에서 원형으로 기록되고, 특정 픽셀 주변의 이미지 움직임을 묘사해 주게 된다. 이는 가버 필터로 이미지를 컨벌루션한 결과이며, 이미지 처리과정을 이용하여 형태를 찾아내고 얼굴특징을 추출하게 되고, 이때, 얼굴인식은 각각의 가버 노드에서의 가버 필터 반응의 유사성에 따라 가능하게 되는 것이다.
특징점을 연결한 선으로 구성된 그래프로 얼굴인식을 표현한 것이 뭐야
가변 그래프 정합