Eigenface (2)

특정한 eigenface를 평균 얼굴에 적당한 가중치를 주어서 더하면 그 eigenface가 얼굴에 어떤 변화를 주는지를 알아볼 수 있다. 아래의 결과는 가장 큰 eigenvalue를 갖는 6개의 eigenface들에 대해서

-2 * sqrt(eigenvalue) <=  가중치 <= +2 * sqrt(eigenvalue)

사이의 가중치값을 17단계로 변화시키면서 영상의 변화를 본 것이다.

얼굴영상 = 평균 얼굴 + 가중치 * eigenface

일반적인 얼굴영상은 여러 eigenface들의 가중치를 준 조합으로 만들어진다.

아래의 사진을 보면 처음 3개의  eigenface는 영상에서 조명의 변화를 주로 나타내고, 이후의 3개는 얼굴형의 변화를 주로 표현한다. 실제로 eigenface를 사용할 때는 처음 몇 개의 큰 고유치를 갖는 eigenface를 버리고 사용하여서 조명 변화에 따른 영상의 변화를 일정 정도 보상할 수 있다.
Y.Moses, Y.Adini, S.Ullman, "Face Recognition: The Problem of Compensating for changes in Illumination Direction", 1994