얼굴인식과정은 크게 사람으로부터 얼굴 영역을 추출하고, 추출된 얼굴 영역에서 특징을 추출하여 정합을 통해 인식 및 확인하는 과정을 거치게 된다. 이 때, 얼굴 영역 추출 시 얼굴과 배경을 구분하기 위해 움직임이나 밝기, 눈 위치, 색상 등의 모든 정보들을 종합적으로 이용하게 되는데 이는 다양한 변수들을 고려할 경우에만 얼굴을 보다 정확히 추출할 수 있기 때문이다. 해당 정보를 바탕으로 얼굴인식을 함에 있어서 크게 2가지 방안이 있는데 하나는 이목구비 등 얼굴특징에 기반한 기하학적 접근방식이고 다른 하나는 시야에 기반한 측광학적 접근방식이다. 이런 접근 방법을 바탕으로 최근에는 다양한 알고리즘이 개발되었는데, 그 가운데에는 주요 요소 분석법(Principal Components Analysis (PCA)), 선형 판별 분석법(Linear Discriminant Analysis (LDA)), 가변 그래프 정합(Elastic Bunch Graph Matching (EBGM)) 등이 있다.
무엇이 사물로부터 크기와 부피를 순서대로 측정해 인식하는 과정을 거칠까
얼굴인식