基于椭圆边界增量模型的皮肤精确分割

• 作者: 夏振宇 李敏 费耀平
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 皮肤区域分割 椭圆边界模型 增量学习 局部模型
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 图形与图像技术
• 页码范围: 1165-1170
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5721字
• 语种: 中文

摘要

皮肤检测在人脸和手势识别与跟踪、Web图像内容过滤、人物检索和医疗诊断等方面有广泛应用,本文采用椭圆边界统计模型对肤色建模,将建模后的通用模型同具体的图像结合起来,形成一个针对于当前图像的局部模型(特殊模型),利用这个局部模型来对图像进行分割,以实现对特定图像皮肤区域的精确分割,本方法分两个重要的步骤:(1)训练通用的肤色模型,并对当前图像进行初分割;(2)采用增量学习过程,以当前图像数据更新模型以适应于此特定图像,实现精确分割,实验结果表明这种方法分割速度快,而且比静态皮肤模型鲁棒性和精确度都更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费耀平	中南大学信息科学与工程学院	63	751	14.0	25.0
2	李敏	中南大学信息科学与工程学院	116	690	14.0	20.0
3	夏振宇	中南大学信息科学与工程学院	1	1	1.0	1.0