基于模糊聚类的肤色分割
肤色是彩色图像人脸检测中一个非常重要的特征.通常采用一个统计模型分割出可能的肤色区域,但往往会有很多误判.此外,CbCr等简单的二维空间,不能表示真正的肤色分布.该文提出采用三维的CrCbCg模型来更精确地描述肤色分布,同时考虑到一幅图像中肤色区域内颜色点的分布具有相对稳定的特点,利用一种模糊聚类的方法对CrCbCg模型的输出结果进行二次分割,进一步去除非肤色点.由于结合了每幅图像自身的特点,该算法能大大提高肤色分割结果的准确性.大量实验结果表明,该算法能有效处理95%以上的彩色图像,对于70%以上的图像可得到很好的分割结果.
人脸检测、肤色模型、聚类分割
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
中国科学院资助项目60172045;60402036;北京市自然科学基金4042008
2005-12-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
1778-1781