一种基于降维的肤色特征提取和肤色检测方法

• 作者: 张弛 王庆
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 肤色检测 主特征分析 核的主成分分析 支撑向量机
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 34-36,49
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3628字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.02.011

摘要

本文提出了一种综合多个颜色空间分量的肤色特征提取方法,并通过SVM分类器进行肤色和非肤色的分类,从而实现肤色检测.特征提取先后采用了PFA和KPCA算法.肤色检测的实质是肤色和非肤色分类问题.针对先前提取的特征,采用基于SVM分类器进行分类.实验结果表明,基于PFA、KPCA特征提取和SVM分类的肤色检测正确率可以达到87.76%,误判率仅为14.62%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王庆	西北工业大学计算机学院	68	658	15.0	23.0
2	张弛	西北工业大学计算机学院	3	14	3.0	3.0