基于在线学习的亮度自适应皮肤区域检测方法

摘要：

提出了一种基于YCbCr色彩空间的亮度自适应的在线学习型肤色检测方法.在亮度自适应性方面,该方法通过考察肤色区域的颜色分量随亮度分量的变化规律,对传统的高新模型进行了改进,同时提出了一种亮度自适应的阈值模型.在学习样本的选取方面,该方法利用人眼检测和基于结构的方法找出面部区域并以此作为肤色样本来计算模型参数.测试结果表明,该方法对光照变化及受试者肤色差异均有很好的鲁棒性,且在检测的正确率(Accuracy)和F1分数(Fl-score)方面优于传统方法.

关键词：皮肤检测、肤色模型、高斯模型、亮度阈值

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家973计划项目2009CB320805;中央高校基本科研业务费专项资金3132014027

在线出版日期：2014-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：2121-2125