얼굴인식 기술은 사람의 얼굴을 생체정보로 이용하는 생체인식 기술 중의 하나이다. 사람들은 일상생활 속에서 상대방의 얼굴을 보면서 자연스럽게 개개인을 식별하지만, 컴퓨터 등을 이용한 얼굴인식은 얼굴정보의 다양성과 조면 조건 등으로 인하여 식별이 쉽지 않다. 얼굴인식 시스템은 자동으로 디지털 이미지 또는 비디오 프레임에서 비디오 소스로부터 사람을 식별 또는 검증하기위한 컴퓨터 응용 프로그램이다. 얼굴인식은 다양한 환경적 요소에 따라 인식 결과에 영향을 받는다. 특히 얼굴의 표정, 포즈, 조명 조건에 의해 영향을 받는다. 본 연구는 YCbCr 피부색과 LPP (Locality Preserving Projections) 알고리즘을 이용하여 얼굴 영역 검출 및 인식 소프트웨어를 개발한다. 이러한 피부색과 LPP 알고리즘을 이용하여 다양한 얼굴의 표정, 포즈, 조명에 강하고 향상된 얼굴 인식률을 얻을 수 있는 얼굴검출 및 인식 시스템을 구현한다. 본 논문에서는 YCbCr 피부색 영역 검출을 이용하여 얼굴 영역을 획득한다. 획득한 얼굴 영상들을 데이터 베이스화 한다. LPP 알고리즘을 이용하여 다양한 얼굴 표정, 포즈, 조명에 강한 얼굴 인식 결과를 확인을 한다. 실험결과에서 주성분 분석 (PCA, Principal Component Analysis)알고리즘과 LPP 알고리즘을 이용하여 시뮬레이션의 결과를 분석한다.
Face recognition technology is one of the body recognition technology which is use the body information of human face. Everyday we identify people by their face, but the face recognition of use computer is very difficult because of the multiple face information like the lighting condition.Face recognition system is a automatic computer application program identify and check people from digital image and video frame(video source). The face recognition's result under the influence of multiple environment element which is expression, pose, lighting condition. In my reacher I developed a software which is the face detection and recognition use the YCbCr skin color and LPP(Locality Preserving Projections) algorithm. This YCbCr skin color and LPP algorithm enhanced the face recognition's rate under the influence of multiple expression, pose, lighting condition.In this paper, first of all I used the YCbCr skin color to get the face domain. Second, made up the face database of the face domain image. Third, used the LPP algorithm to recognise all kinds of face under the multiple expression, pose, lighting condition. At the last I used the PCA(principal component analysis) algorithm to compare with the LPP algorithm in the simulation result.