计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2010年
10期
2698-2701
,共4页
自适应模型%肤色检测%YCbCr颜色空间%期望最大化算法%贝叶斯决策
自適應模型%膚色檢測%YCbCr顏色空間%期望最大化算法%貝葉斯決策
자괄응모형%부색검측%YCbCr안색공간%기망최대화산법%패협사결책
由于受环境、光照、人种等因素影响,不同图像中的肤色分布并不一样.在复杂背景情况下,采用固定的阚值边界模型进行肤色分割将导致较大的漏检或误检.基于YCbCr颜色空间,在固定阈值边界模型分割的基础上,运用简化的期望最大化(EM)算法计算出针对特定图像的自适应肤色高斯模型;然后综合考虑固定阈值边界模型以及自适应肤色高斯模型在不同颜色区域上划分的准确性,给出最终的肤色分割结果.实验结果表明,该方法相比固定阈值边界模型的分割方法,能同时降低误检率和漏检率,从而提高肤色识别的准确率.
由于受環境、光照、人種等因素影響,不同圖像中的膚色分佈併不一樣.在複雜揹景情況下,採用固定的闞值邊界模型進行膚色分割將導緻較大的漏檢或誤檢.基于YCbCr顏色空間,在固定閾值邊界模型分割的基礎上,運用簡化的期望最大化(EM)算法計算齣針對特定圖像的自適應膚色高斯模型;然後綜閤攷慮固定閾值邊界模型以及自適應膚色高斯模型在不同顏色區域上劃分的準確性,給齣最終的膚色分割結果.實驗結果錶明,該方法相比固定閾值邊界模型的分割方法,能同時降低誤檢率和漏檢率,從而提高膚色識彆的準確率.
유우수배경、광조、인충등인소영향,불동도상중적부색분포병불일양.재복잡배경정황하,채용고정적감치변계모형진행부색분할장도치교대적루검혹오검.기우YCbCr안색공간,재고정역치변계모형분할적기출상,운용간화적기망최대화(EM)산법계산출침대특정도상적자괄응부색고사모형;연후종합고필고정역치변계모형이급자괄응부색고사모형재불동안색구역상화분적준학성,급출최종적부색분할결과.실험결과표명,해방법상비고정역치변계모형적분할방법,능동시강저오검솔화루검솔,종이제고부색식별적준학솔.
