Hidden Markov Model과 Karhuman Loevs Transform를 이용한 얼굴인식

본 논문은 실험영상이 학습영상에 대해 조명의 차이가 있는 경우에도 데이터베이스 안에서 누구인지를 식별하는 얼굴인식 방법을 제안하였으며, 또한 HMM과 KLT를 이용한 얼굴인식 알고리즘의 수행결과를 비교, 분석하였다. 얼굴인식 방법으로 측정벡터는 직교변환(Karhuman Loevs Trans-form : KLT)의 상관관계를 이용하여 얻은 HMM의 정역학특성을 사용하여 HMM 기존의 얼굴인식 방법에서 인식률을 개선하였으며, 실험결과로써 조명의 조건에 따른 여러 가지 복잡한 주변 상황변화에서도 제안된 방식의 효율성을 입증할 수 있었다.