基于AdaBoost的肤色检测新方法

• 作者: 冯贵玉 周宗潭 尹俊松 毕远 沈辉 胡德文
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 肤色检测 AdaBoost 肤色分布 YCrCb色度空间 圆形分类器
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2008.06.022

摘要

本文针对肤色检测问题,提出了一种利用AdaBoost方法构造分类器进行肤色检测的算法.根据肤色在色度空间内的聚类性,通过大量肤色和非肤色样本将一族弱学习算法通过一定规则训练成一个强学习算法,得到一个检测性能优异的肤色检测分类器.提出了用圆形分类器作为弱分类器描述色度空间中的肤色分布,将AdaBoost学习算法用于肤色的聚类分析中.实验表明,该方法误检率低、鲁棒性好,对肤色检测问题有较强的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡德文	国防科技大学机电工程与自动化学院	92	1254	16.0	32.0
2	周宗潭	国防科技大学机电工程与自动化学院	19	181	8.0	13.0
3	沈辉	国防科技大学机电工程与自动化学院	21	300	11.0	17.0
4	冯贵玉	国防科技大学机电工程与自动化学院	7	65	5.0	7.0
5	毕远	国防科技大学机电工程与自动化学院	1	15	1.0	1.0
6	尹俊松	国防科技大学机电工程与自动化学院	1	15	1.0	1.0