次大陆人像统计肤色检测算法的比较研究
计算机视觉与模式识别
2010-08-26 v1
摘要
目标检测一直是人机交互研究的重点。肤色区域检测已成为不同识别（如人脸识别、人体运动检测、色情与裸体图像预测等）的关键。肤色检测领域的大部分研究都是在非洲、蒙古和盎格鲁-撒克逊种族起源的人像上进行训练和测试的。尽管有几种强度不变的肤色检测方法，但印度次大陆人的肤色并未被单独关注。本研究的方法是使用印度次大陆人像对三种图像分割方法进行比较研究，以优化检测标准，并找到一些有效的参数来从这些图像中检测肤色区域。实验观察到，基于 HSV 颜色模型的方法更适合印度次大陆肤色检测，具有 91.1% 真阳性和 88.1% 真阴性的可观成功率。
引用
@article{arxiv.1008.4206,
title = {Comparative Study of Statistical Skin Detection Algorithms for Sub-Continental Human Images},
author = {Mirza Rehenuma Tabassum and Alim Ul Gias and Md. Mostafa Kamal and Hossain Muhammad Muctadir and Muhammad Ibrahim and Asif Khan Shakir and Asif Imran and Saiful Islamm and Md. Golam Rabbani and Shah Mostafa Khaled and Md. Saiful Islam and Zerina Begum},
journal= {arXiv preprint arXiv:1008.4206},
year = {2010}
}
备注
8 pages