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肤色检测文献资料
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基于图像处理的望诊面色自动识别研究
目的 结合图像处理与中医理论实现面色自动识别.方法 根据中医望诊面色相关理论,采用基于YCbCr颜色空间的椭圆肤色模型和主动外观模型算法对面部皮肤进行感兴趣区域分割,采用RGB空间、HSV空间、Lab空间中的颜色直方图、颜色空间的统计特征以及局部二值模式(LBP)特征对各区域进行颜色与纹理特征提取,使用支持向量机、极限学习机、BP神经网络对提取到的面色特征进行识别比较.结果 将面色识别区域分成8块.结合颜色特征、纹理特征和LBP特征时,面色识别率达89.08％.青、赤、黄、白、黑5种面色中,白色采用BP神经网络的分类准确率高,达89.5％.结论 本研究结合肤色检测、图像处理与中医望诊理论,可实现面部肤色自动识别.
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基于活动形状模型的人脸识别
活动形状模型(ASM)是一种较为流行的用于目标对象定位的统计学形状模型.然而,在搜索过程中,ASM易受初始化位置的影响而陷入局部极值;在局部灰度模型匹配时,对光照条件也较为敏感.针对正面人脸彩色图像的识别问题,提出了一种基于肤色的人脸检测方法、基于人脸器官几何分布特征的人眼检测方法与活动形状模型方法相结合的算法,来降低ASM算法对初值与光照条件的敏感程度,避免局部极值问题的产生.对于搜索结果的评估问题,本研究针对保持了目标特异性的形状,提出了以质心位置、形状大小和方位角作为相似形状的评价准则.采用40幅黄种人正面端正人脸图像进行测试,实验结果表明,本改进算法的搜索结果与手工标定的识别结果相比,在位置、大小和方位上的误差都较小,识别准确率较高.
