공간분할 및 주성분분석 벡터양자화와 다중 생체인식에의 응용 - 임동철 (The Graduate School, Ajou University, 2005)
본 논문은 음성과 얼굴정보를 이용한 벡터양자기 기반의 생체인식에 관한 연구이다. 화자인식에서 사용되는 벡터양자기의 학습과 인식의 계산량을 대폭 감소시킨 공간분할 벡터양자기를 제안하고 얼굴인식에서는 아이겐공간상에서 얼굴의 변별력을 증가시키는 주성분분석 벡터양자기를 제안하였다. 그리고 얼굴과 음성정보를 결합한 다중 생체인식 방법으로 벡터양자기를 이용한 정보융합방법을 제안하였다. 생체인식은 생체정보의 변별 한계로 인해 빠르고 정확한 인식을 하는 데 어려움이 있다. 이를 해결하기위해 본 논문은 세 가지의 주된 방법에 대해 연구하였다. 첫째, 화자인식에서 벡터양자기의 계산량을 감소시키는 방안을 연구하였다. 본 논문에서는 분류기 혹은 인식기로 사용되는 벡터 양자기에서 계산량을 감소시키기 위한 제약된 구조의 벡터양자기를 제안하였다. 그리고 이를 공간분할 벡터양자기라 명명하였다. 제안된 공간분할 벡터양자기는 신호가 존재하는 공간을 공간분할 코드북으로 적절히 분할한다. 그리고 분할된 공간에서의 신호원의 무게중심점인 최적 양자점을 코드북으로 생성한다. 이렇게 함으로써 학습시 반복 학습이 필요없게 되며 인식시에도 계산량의 감소를 가져온다. 둘째, 얼굴인식에서 새로운 얼굴 인식 방법으로 기존의 아이겐페이스 얼굴인식방법을 확장하여 얼굴의 변이를 수용하기위해 벡터 양자기를 적용한 주성분분석 벡터양자기 방법을 제안하였다.이 방법은 얼굴의 특징계수의 공간인 아이겐페이스 공간에서 각 얼굴의 특징 분포를 적절히 군집화함으로써 얼굴의 변이를 수용하고 인식률의 개선을 가져온다. 셋째, 단일 생체 인식 방법은 인식률과 안정성에서 한계를 가지게 된다. 이의 개선을 위해 본 논문에서는 얼굴과 음성의 결합을 통한 벡터 양자기 기반의 다중 생체 인식 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 정보 융합 방법은 특징벡터 수준 정보 융합과 결정 수준 정보 융합 방법으로 구성되었다. 특징벡터 수준 정보융합은 음성과 얼굴로부터 얻어진 정보를 하나의 특징벡터로 생성하여 인식함으로써 단일 생체정보의 변별력보다 높은 변별력을 가질 수 있다. 또한 결정수준 정보융합은 각각의 벡터양자기를 독자적 인식기로 사용하여 인식된 결과를 논리합과 곱으로 평가한다. 이렇게 함으로써 각각의 인식 시스템의 단점을 상보적 보완하는 효과를 얻을 수 있는 장점이 생긴다. 논문의 주된 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 화자 인식 방법으로 공간 분할 벡터 양자기를 이용하여 문맥 독립 화자 인식 시스템과 문맥 종속 화자 인식 시스템을 구성 실험하였다. 학습 데이터와 코드북의 크기가 적절한 경우 인식률은 같게 나타나고 학습과 인식시간은 약 1/10으로 감소되었다. 둘째, 주성분분석 벡터양자기를 이용한 얼굴인식 시스템을 구성하고 기존의 아이겐페이스와 비교 실험하였다. 실험결과 기존 방법에 비해 모든 실험조건에 대해 약 10%의 인식률 개선이 있었다. 셋째, 벡터양자기기반의 다중생체인식시스템을 구성하고 단일 생체인식시스템과 비교 실험하였다. 실험결과, 특징벡터 수준 정보융합은 단일 생체 인식 방법에 비해 모든 실험 조건에 대해 인식률의 개선이 있었다. 또한 결정 수준 정보 융합 방법에서는 전반적으로 단일 시스템보다 안정적 인식률을 나타냄을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 공간분할 벡터양자기와 주성분분석 벡터양자기 그리고 벡터 양자기 기반의 다중 생체인식 시스템 설계 방법은 실제 응용에 있어 계산량 감소, 인식률 증가, 안정성에 개선을 가지는 도구로 다양하게 응용될 것으로 사료된다.
학위논문(박사)--아주대학교 대학원 :전자공학과,2005