Curvelet Based Face Recognition using (2D)$^2$PCA

(2D)$^2$PCA 의 차원축소를 통한 Curvelet 기반 얼굴인식

얼굴인식의 인식률 향상과 계산량을 줄이기 위한 방법으로 Curvelet 변환과 (2D)$^2$PCA(Two directional two-dimensional PCA) 를 통한 특징추출 및 차원축소 방법을 제안한다. 기존의 Wavelet 변환과 PCA 를 통한 기법들이 소개되어 인식률 향상을 이끌어 냈다. 그런데 Curvelet Transform 은 곡선의 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 장점이 있고, (2D)$^2$PCA 는 PCA 에 비해 계산량이 적은 장점이 있기 때문에 이를 이용하여 인식률과 처리성능 측면에서 개선된 결과를 얻고자 한다.