Face Recognition(얼굴인식) 프로젝트 레포트

1) 기본개념

2) 응용
1. HOG

HOG는 Histogram of Oriented Gradients의 약자로, 이미지에서 객체의 형태를 설명하는데 사용되는 특성의 하나이다. HOG는 주로 물체 인식, 특히 얼굴 인식과 같은 작업에 많이 활용된다. HOG의 핵심 아이디어는 객체의 형태를 구성하는 가장자리(edges)와 방향성 정보를 추출하는 것이다. 이를 통해 이미지의 국소적인 특성을 캡처하여 기계 학습 모델에 입력할 수 있는 유용한 특징 벡터를 생성한다. HOG는 이미지에서 먼저 작은 셀(cell)로 이미지를 분할한 다음, 각 셀 내의 픽셀 강도 변화 방향을 분석한다. 이 과정은 주로 그라디언트 오리엔테이션을 기반으로 하여, 각 셀의 픽셀 강도에 따라 방향 정보를 생성한다. 이러한 지향성이 있는 히스토그램 form은 각 셀에 대해 계산되며, 각 히스토그램 값은 그 셀 내에서 나타나는 특정 방향 강도의 빈도를 나타낸다. 셀에서 얻어진 히스토그램을 통해 더 큰 블록(block)으로 셀들을 결합하여 연속적인 블록에 대해 노멀리제이션을 수행한다. 이 노멀리제이션 단계는 인식 성능을 향상시키고 빛의 변화에 강인하게 만든다. 이렇게 블록으로 나누어진 특징 벡터는 결합되어 하나의 큰 …