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摘要:
针对当前肤色检测方法中如何选择合适的颜色空间和高准确率伴随高误报率的问题,提出一种基于柔性神经树的肤色检测方法.该方法随机生成不同结构的柔性神经树,在评估函数的约束下使用基于语法引导的遗传算法进行结构优化,同时使用粒子群优化算法对参数进行优化,最终获得最优肤色模型.优化过程保留了结构简单和具有较好性能的个体,使得训练得到的肤色模型保留了颜色空间中贡献较大的特征分量.在Compaq和ECU数据库上的实验结果表明,文中方法分别获得了92.27%和90.79%的准确率以及6.16%和9.71%的误报率,优于其他主流肤色检测方法,且对复杂环境下肤色细节的检测有较好的效果.
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文献信息
篇名 与颜色空间选择无关的肤色检测方法
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 肤色检测 柔性神经树 颜色空间 肤色分类
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 49-54
页数 6页 分类号 TP391
字数 5675字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯志全 济南大学信息科学与工程学院 46 520 12.0 21.0
5 徐涛 济南大学信息科学与工程学院 12 78 5.0 8.0
9 吴鹏 济南大学信息科学与工程学院 4 28 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
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肤色检测
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颜色空间
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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