법과학을 활용한 형사사법의 선진화 방안Ⅴ paragraph_id 7366

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.