像素级的皮肤分割与面色分级

• 作者: 丁正龙 侯国松 吴从中 詹曙 许良凤
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 多尺度特征融合网络 生成对抗网络 皮肤分割 面色分级
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 1985-1990
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3874字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.11.012

摘要

皮肤是人体最大的器官,面色相对于人体其他生物属性具有更便捷、更稳定的特性.因此,设计一个完整有效的面色分级系统是非常有意义的.本文中,面色分级系统被分为皮肤分割和面色分级2部分.针对皮肤分割任务,在生成对抗网络框架下搭建了一个多尺度特征融合网络,相对于传统的语义分割网络,本文的分割模型充分地利用了每一层特征图的信息.在面色分级实验中,首先在归一化rgb、HSV和Lab颜色空间下使用1000幅图像分别训练了支持向量机(SVM)和BP神经网络分类器,128幅皮肤图像被用作测试集,正确率在73％～76％;之后将颜色特征与皮肤区域纹理特征融合进行学习,使用SVM分类的正确率为85％,使用BP神经网络分类的正确率达到了91％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许良凤	合肥工业大学计算机与信息学院	41	320	10.0	16.0
2	吴从中	合肥工业大学计算机与信息学院	33	249	9.0	14.0
3	詹曙	合肥工业大学计算机与信息学院	61	544	13.0	19.0
4	丁正龙		7	3	1.0	1.0
5	侯国松	合肥工业大学计算机与信息学院	1	1	1.0	1.0