컴퓨터를 통해 개인의 고유한 생체 특징을 인식하고 분석하여 정보를 보호하고 신분은 확인하는 생체인식, 그 중에서도 다른 생체에 비해 비 접촉성으로 거부감이 덜하며 대상자의 특별한 주의 없이 데이터를 획득할 수 있는 장점을 지닌 얼굴인식에 대한 관심이 증대되고 있다. 또한 모바일 환경에서의 화상통신을 구현하는데 있어 모바일 네트워크 상에서 객체 기반 압축이 가능한 MPEG-4를 적용하려고 하는 경우, 화상 통신에서의 가장 중요한 객체가 되는 얼굴을 실시간으로 검출하는 것은 화상 통신의 질을 결정짓는 것으로 매우 중요한 부분이 된다.
얼굴 검출 및 인식 시스템은 자동현금인출기 혹은 제한 영역의 출입제한, 은행 등과 같은 특별구역의 출입허가, 경찰 DB등의 특정 DB 관리 목적 및 컴퓨터 등에 사용자 허가를 위해 사용되어진다. 얼굴을 인식하여 동일인으로 판정하는 시스템은 다양한 조명, 배경 같은 여러 가지 다양한 상황에서도, 정면 혹은 측면 영상과 나이에 따른 얼굴변화가 있다하더라도 특정한 얼굴을 두 가지 혹은 여러 개의 영상에서 추려낼 수가 있어야 하며 영상에 나타난 복잡한 배경과 카메라 조작 및 조명에 의한 색상왜곡, 그리고 다양한 조명 조건 등은 얼굴 검출 및 추적, 요소 검출에 있어 여전히 큰 장애가 되고 있다.
따라서 본 논문에서는 뉴로-퍼지 알고리즘을 이용한 얼굴인식 방법을 제안하였다. 전처리 단계에서 얼굴경계선 추적 방법을 이용하여 얼굴과 배경을 분리한 후, 얼굴에 대한 일반적인 지식에 기초하여 두 눈과 입의 폭, 눈에서 코까지의 거리, 그리고 코에서 입까지의 거리와 같은 특징들을 추출하였다. 마지막 인식단에서는 특징값들의 변화를 흡수하기 위한 퍼지 멤버십 함수와 학습 성능이 좋은 오류 역전파 알고리즘을 결합한 뉴로-퍼지알고리즘을 이용하여 인식하였다. 20명에 대한 실험결과, 유클리디안 거리법을 이용할 경우 82.2%, 신경회로망의 역전파 알고리듬을 이용할 경우 88.2%, 삼각형 퍼지 멤버십함수와 사다리꼴형 퍼지 멤버십함수 알고리듬을 이용할 경우 각각 81.0%와 84.1%로 나타났고 본 연구에서 제안한 멤버십함수와 뉴로-퍼지 알고리즘을 이용하여 실험을 진행한 결과 92.9%로 제안한 방법이 기존의 방법들보다 약 9.1%더 높은 인식률을 보였다.