【摘 要】
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使用预先训练得到的肤色高斯模型进行肤色检测,容易受到环境影响。为了提高肤色检测的性能和精度,提出一种与局部模型相结合的自适应肤色模型检测方法。在YCgCr颜色空间中使
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院,湘潭大学材料与光电物理学院,湘潭大学能源工程学院
【基金项目】
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湖南省教育厅自助科研项目(No.10c1263)
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使用预先训练得到的肤色高斯模型进行肤色检测,容易受到环境影响。为了提高肤色检测的性能和精度,提出一种与局部模型相结合的自适应肤色模型检测方法。在YCgCr颜色空间中使用高斯模型对图像进行肤色分割,并利用初次检测到的肤色区域像素数据建立局部模型,估计出模型参数。把局部模型与预先训练得到的参数相结合,得到自适应的肤色模型。实验表明,该方法和单独的肤色高斯模型相比,提高了在不同背景和光照下肤色检测正确率。
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