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[[alternative]]Using Artificial Neural Network to Detect Human Skin in Color Spaces

By 李家崴

Abstract

[[abstract]]本論文以兩種模型在色彩空間中偵測皮膚並作分析比較。主要是利用RGB和CbCr各種色彩的比值(ratios)為主要特徵,比較皮膚和非皮膚兩者之間分佈關係以作為辨識的準則。在偵測的過程中我們先將取得的照片以人為的方式區分出皮膚與非皮膚兩個部分,這個區分的過程在本文稱知為全盤的已知。便可分別得知皮膚和非皮膚各色彩的比值資訊,在各別探討它們的比值關係。第一種模型以統計直方圖(histogram)來做分析比較,以比值作為皮膚偵測的依據,從中得知之間的顏色特性,再配合以事先選擇的閥值(thresholding)作為判定的標準,符合條件的像素點視為皮膚,反之為非皮膚。以上我們從實驗結果得知利用色彩比值特徵是可以有效地區分皮膚和非皮膚。第二種模型則延續此物理特性並以倒傳遞類神經網路(Backpropagation Neural Network, BPNN)來偵測皮膚。先在特定的圖像中訓練神經網路,然後利用訓練過的神經網路再新的圖像中辨識皮膚。本文最後將兩種方法的辨識結果作分析討論,後續也加入了的分割處理,藉以處理二人以上的照片中皮膚的像素。實驗結果顯示本文所提出的二種方法皆可有效地將大部分皮膚找出,並且在偵測辨識上也有相當不錯的正確率

Topics: BPNN BPNN, Histogram Histogram, Ratio Ratio, RGB RGB, Thresholding Thresholding, YCbCr YCbCr
Year: 2009
OAI identifier: oai:http://ir.lib.pccu.edu.tw/:987654321/1172
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