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摘要:
针对现有人体肤色区域分割方法在光照等环境因素变化情况下鲁棒性差、精确度不高的问题,提出一种自适应模型的人体肤色分割方法.首先通过AdaBoost实现自动人脸检测,得到包含光照等信息的脸部皮肤区域样本;然后将所取得的肤色样本在YCbCr颜色空间的y分量和CbCr分量上分别建立高斯混合模型;最后利用改进的Mahalanobis距离度量其他像素与肤色模型间的相似度,并确定阈值来对整幅图像进行肤色分割.实验结果表明,与同类融合算法、CbCr固定阈值等肤色分割方法相比,该方法实现了自动化的肤色建模,在降低误检率的同时平均可以提高10%左右的正检率,具有更好的鲁棒性.
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文献信息
篇名 人体肤色区域的自适应模型分割方法
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 AdaBoost 高斯混合模型 Mahalanobis距离 肤色分割
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 229-234
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 3543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 李振波 中国农业大学信息与电气工程学院 17 145 6.0 12.0
2 方晶晶 中国农业大学信息与电气工程学院 1 19 1.0 1.0
3 姜宇 中国农业大学信息与电气工程学院 1 19 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
AdaBoost
高斯混合模型
Mahalanobis距离
肤色分割
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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