Melhorias na segmentação de pele humana em imagens digitais

Orientador: Hélio PedriniDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Segmentação de pele humana possui diversas aplicações nas áreas de visão computacional e reconhecimento de padrões, cujo propósito principal é distinguir regiões de pele e não pele em imagens. Apesar do elevado número de métodos disponíveis na literatura, a segmentação de pele com precisão ainda é uma tarefa desafiadora. Muitos métodos contam somente com a informação de cor, o que não discrimina completamente as regiões da imagem devido a variações nas condições de iluminação e à ambiguidade entre a cor da pele e do plano de fundo. Dessa forma, há ainda a demanda em melhorar a segmentação. Este trabalho apresenta três contribuições com respeito a essa necessidade. A primeira é um método autocontido para segmentação adaptativa de pele que faz uso de análise espacial para produzir regiões nas quais a cor da pele é estimada e, dessa forma, ajusta o padrão da cor para uma imagem em particular. A segunda é a introdução da detecção de saliência para, combinada com detectores de pele baseados em cor, realizar a remoção do plano de fundo, o que elimina muitas regiões de não pele. A terceira é uma melhoria baseada em textura utilizando superpixels para capturar energia de regiões na imagem filtrada, que é então utilizada para caracterizar regiões de não pele e assim eliminar a ambiguidade da cor adicionando um segundo voto. Resultados experimentais obtidos em bases de dados públicas comprovam uma melhoria significativa nos métodos propostos para segmentação de pele humana em comparação com abordagens disponíveis na literaturaAbstract: Human skin segmentation has several applications on computer vision and pattern recognition fields, whose main purpose is to distinguish skin and non-skin regions. Despite the large number of methods available in the literature, accurate skin segmentation is still a challenging task. Many methods rely only on color information, which does not completely discriminate the image regions due to variations in lighting conditions and ambiguity between skin and background color. Therefore, there is still demand to improve the segmentation process. Three main contributions toward this need are presented in this work. The first is a self-contained method for adaptive skin segmentation that makes use of spatial analysis to produce regions from which the overall skin color can be estimated and such that the color model is adjusted to a particular image. The second is the combination of saliency detection with color skin segmentation, which performs a background removal to eliminate non-skin regions. The third is a texture-based improvement using superpixels to capture energy of regions in the filtered image, employed to characterize non-skin regions and thus eliminate color ambiguity adding a second vote. Experimental results on public data sets demonstrate a significant improvement of the proposed methods for human skin segmentation over state-of-the-art approachesMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computaçã