基於影像處理技術(shù)之膚質(zhì)檢測(cè)研究SkinConaitionDetectionBasedon課件

Statisticalskincolordetectionmethodwithoutcolortransformationforreal-timesurveillancesystems報(bào)告者：曹仁傑2022/12/241

出處：

NationalTaiwanUniversity作者：

Yen-HsiangChen

Statisticalskincolordetect大綱簡(jiǎn)介文獻(xiàn)回顧研究方法實(shí)驗(yàn)比較結(jié)論2022/12/242大綱簡(jiǎn)介2022/12/172簡(jiǎn)介分析人類(lèi)的圖像或影像時(shí)，膚色模型是一個(gè)重要的基礎(chǔ)，膚色模型被廣泛應(yīng)用在目標(biāo)偵測(cè)、目標(biāo)追蹤、目標(biāo)辨識(shí)。Hiremath與

Danti提出對(duì)於皮膚像素的檢測(cè)，色彩空間的選擇是首要的一步，最直覺(jué)最常用的色彩空間就是RGB色彩空間。將RGB色彩空間經(jīng)過(guò)線性或非線性的轉(zhuǎn)換後就可以得到其它的色彩模型和色度信息，轉(zhuǎn)換過(guò)的色彩空間通常比RGB色彩空間更適用。2022/12/243簡(jiǎn)介分析人類(lèi)的圖像或影像時(shí)，膚色模型是一個(gè)重要的基礎(chǔ)，膚色模簡(jiǎn)介本研究主要提出一個(gè)低成本高效的應(yīng)用程序，用RGB的色彩空間直接無(wú)色彩轉(zhuǎn)換、再與其他色彩空間比較效能，最後以硬體實(shí)現(xiàn)。2022/12/244簡(jiǎn)介本研究主要提出一個(gè)低成本高效的應(yīng)用程序，用RGB的色彩空文獻(xiàn)回顧較早檢測(cè)皮膚的方法，因?yàn)槟w色信息在RGB直角坐標(biāo)色彩空間中(Parketal.,2000)亮度非常敏感，RGB色彩空間正規(guī)化如下表示：皮膚顏色的像素值在紅色分量(0.36~0.465)和綠色分量(0.28~0.363)2022/12/245文獻(xiàn)回顧較早檢測(cè)皮膚的方法，因?yàn)槟w色信息在RGB直角坐標(biāo)色彩文獻(xiàn)回顧HSV色彩空間包括色調(diào)(H)、飽和度(S)、值(V)，RGB色彩空間可以經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換成為HSV色彩空間，轉(zhuǎn)換公式如下：皮膚顏色的像素值在

(WangandYuan,2001)2022/12/246文獻(xiàn)回顧HSV色彩空間包括色調(diào)(H)、飽和度(S)、值(V)研究方法本研究以RGB色彩空間開(kāi)發(fā)一個(gè)高效的皮膚檢測(cè)，為避免運(yùn)算大量的色彩資訊，我們直接計(jì)算出每個(gè)色彩分量間的差異。2022/12/247研究方法本研究以RGB色彩空間開(kāi)發(fā)一個(gè)高效的皮膚檢測(cè)，為避免研究方法2022/12/248研究方法2022/12/178研究方法2022/12/249-142<sR<18，-48<sG<92，-32osBo192.研究方法2022/12/179-142<sR<18，-48<研究方法2022/12/2410本研究架構(gòu)示意圖研究方法2022/12/1710本研究架構(gòu)示意圖實(shí)驗(yàn)比較2022/12/2411本研究實(shí)驗(yàn)主要比較我們的方法與其他方法間皮膚檢測(cè)的準(zhǔn)確性比較。以100張彩色圖像做原圖，比較RGB、HSV、YCbCr與本研究提出的方法。實(shí)驗(yàn)比較2022/12/1711本研究實(shí)驗(yàn)主要比較我們的方法實(shí)驗(yàn)比較原圖影像的解析度越大誤判的機(jī)率就越低2022/12/2412實(shí)驗(yàn)比較原圖影像的解析度越大誤判的機(jī)率就越低2022/12/實(shí)驗(yàn)比較2022/12/2413實(shí)驗(yàn)比較2022/12/1713結(jié)論本文提出一種有效的無(wú)色彩變換皮膚顏色模型，也是一個(gè)非常有效的人臉檢測(cè)的方法?？梢詼?zhǔn)確地檢測(cè)到我們的皮膚，該方法可以進(jìn)一步應(yīng)用於人臉檢測(cè)系統(tǒng)。本系統(tǒng)僅花費(fèi)了3202個(gè)邏輯單元，並只使用127.7KB的內(nèi)存記憶體，意味著低成本，低複雜。2022/12/2414結(jié)論本文提出一種有效的無(wú)色彩變換皮膚顏色模型，也是一個(gè)非常有

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Yen-HsiangChen

Statisticalskincolordetect大綱簡(jiǎn)介文獻(xiàn)回顧研究方法實(shí)驗(yàn)比較結(jié)論2022/12/2416大綱簡(jiǎn)介2022/12/172簡(jiǎn)介分析人類(lèi)的圖像或影像時(shí)，膚色模型是一個(gè)重要的基礎(chǔ)，膚色模型被廣泛應(yīng)用在目標(biāo)偵測(cè)、目標(biāo)追蹤、目標(biāo)辨識(shí)。Hiremath與

Danti提出對(duì)於皮膚像素的檢測(cè)，色彩空間的選擇是首要的一步，最直覺(jué)最常用的色彩空間就是RGB色彩空間。將RGB色彩空間經(jīng)過(guò)線性或非線性的轉(zhuǎn)換後就可以得到其它的色彩模型和色度信息，轉(zhuǎn)換過(guò)的色彩空間通常比RGB色彩空間更適用。2022/12/2417簡(jiǎn)介分析人類(lèi)的圖像或影像時(shí)，膚色模型是一個(gè)重要的基礎(chǔ)，膚色模簡(jiǎn)介本研究主要提出一個(gè)低成本高效的應(yīng)用程序，用RGB的色彩空間直接無(wú)色彩轉(zhuǎn)換、再與其他色彩空間比較效能，最後以硬體實(shí)現(xiàn)。2022/12/2418簡(jiǎn)介本研究主要提出一個(gè)低成本高效的應(yīng)用程序，用RGB的色彩空文獻(xiàn)回顧較早檢測(cè)皮膚的方法，因?yàn)槟w色信息在RGB直角坐標(biāo)色彩空間中(Parketal.,2000)亮度非常敏感，RGB色彩空間正規(guī)化如下表示：皮膚顏色的像素值在紅色分量(0.36~0.465)和綠色分量(0.28~0.363)2022/12/2419文獻(xiàn)回顧較早檢測(cè)皮膚的方法，因?yàn)槟w色信息在RGB直角坐標(biāo)色彩文獻(xiàn)回顧HSV色彩空間包括色調(diào)(H)、飽和度(S)、值(V)，RGB色彩空間可以經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換成為HSV色彩空間，轉(zhuǎn)換公式如下：皮膚顏色的像素值在

(WangandYuan,2001)2022/12/2420文獻(xiàn)回顧HSV色彩空間包括色調(diào)(H)、飽和度(S)、值(V)研究方法本研究以RGB色彩空間開(kāi)發(fā)一個(gè)高效的皮膚檢測(cè)，為避免運(yùn)算大量的色彩資訊，我們直接計(jì)算出每個(gè)色彩分量間的差異。2022/12/2421研究方法本研究以RGB色彩空間開(kāi)發(fā)一個(gè)高效的皮膚檢測(cè)，為避免研究方法2022/12/2422研究方法2022/12/178研究方法2022/12/2423-142<sR<18，-48<sG<92，-32osBo192.研究方法2022/12/179-142<sR<18，-48<研究方法2022/12/2424本研究架構(gòu)示意圖研究方法2022/12/1710本研究架構(gòu)示意圖實(shí)驗(yàn)比較2022/12/2425本研究實(shí)驗(yàn)主要比較我們的方法與其他方法間皮膚檢測(cè)的準(zhǔn)確性比較。以100張彩色圖像做原圖，比較RGB、HSV、YCbCr與本研究提出的方法。實(shí)驗(yàn)比較2022/12/1711本研究實(shí)驗(yàn)主要比較我們的方法實(shí)驗(yàn)比較原圖影像的解析度越大誤判的機(jī)率就越低2022/12/2426實(shí)驗(yàn)比較原圖影像的解析度越大誤判的機(jī)率就越低2022/12/實(shí)驗(yàn)比較2022/12/2427實(shí)驗(yàn)比較2022/12/1713結(jié)論本文提出一