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基于肤色模型的人脸检测: 2024年; 人脸检测过程中易受到面部细节、形状、表情、姿态等影响,肤色特征作为人脸中最具有识别性的信息之一,具有相对稳定性。文中基于肤色模型实现人脸检测与标记,在YCbCr色彩空间构建肤色模型,通过光线补偿消除肤色提取过程中光照不均匀、亮度变化等环境因素的影响,基于形态学滤波滤除非脸部区域的噪声,结合人脸区域的几何特征最终实现人脸定位并框选标记。在光照不均、有遮挡、大角度等多种情况下,人脸图像测试结果表明,所实现的算法能够较好地实现人脸检测与定位。; 赵媛媛余顺园; 关键词：肤色模型颜色空间转换光照补偿人脸检测

改进肤色模型和光流算法的人脸检测方法: 2024年; 人脸检测具有很高的实际应用价值,例如在身份识别、视频监控等领域的应用也越来越广泛,其检测的方法多种多样。为解决视频序列中的人脸检测问题,总结了肤色模型和光流算法的优缺点,融合二者优势,提出了改进的基于肤色模型和光流算法的人脸检测算法。该方法在一定程度上解决了人脸旋转、部分遮挡、表情变化和光照对人脸检测和跟踪的影响,具有较强的鲁棒性。; 赵晓刚阮家帅; 关键词：肤色模型光照补偿光流算法人脸检测

基于肤色模型的动态手势分割与识别方法研究: 2024年; 为解决现有动态手势识别方法在复杂环境下因相近肤色、光照变化等因素造成势识别率不高、鲁棒性欠佳等问题,提出一种基于椭圆肤色模型的动态手势分割与识别方法。首先利用YCrCb颜色空间中的Cr分量结合OTSU阈值分割算法分割出手部区域。其次,针对手势复杂程度以及手指粗细不同的情况下直接运用形态学处理可能或导致细节丢失,影响识别的准确性问题,对传统Canny算法进行改进,并结合形态学处理对手部边缘填充;然后通过结合Kalman与改进的CamShift算法来对手势进行跟踪,完成动态手势分割;最后通过BP神经网络对分割后的动态手势进行识别,通过优化算法在GPU上的实现,利用GPU的并行处理能力加速图像处理、特征提取及神经网络前向传播等计算密集型任务。这部分优化措施显著提升了动态手势识别方法的实时性能,使其能够更好地适应于各类对实时性要求高的应用场景。实验结果表明:此方法在应对复杂背景及光照环境变化时具有较强的鲁棒性及抗干扰能力,平均识别率可达94.67%。; 曹国华刘福迪马国庆马国庆

一种基于肤色模型的手势分割优化方法被引量：2: 2022年; 本文针对YCrCb颜色空间下Cr分量的Otsu阈值分割的肤色提取算法易受到手部装饰物的干扰,严重影响手势分割效果,造成手指区域截断的问题,提出一种基于肤色模型的手势分割优化方法。通过基于Cr分量的Otsu阈值分割算法对手势进行初步分割,然后对区块式肤色检测进行肤色像素在区块内占比情况判定,进而推断手掌区域位置。同时利用面积比较法确定截断手指轮廓点集,在获得截断手指区域中心位置后,连接手掌区域轮廓最近点,最后连接截断区域和手掌区域并使用形态学操作达到对截断区域的填充的目的。实验数据表明,该方法对截断区域填充效果良好,对手掌区域判定的准确率为94%,对截断区域填充的成功率超过91%。; 包先宏邢邓鸿吴庚明张森文; 关键词：图像处理手势分割肤色模型

综合利用肤色模型和感知损失的偏色去除被引量：1: 2022年; 由于现有的颜色恒常性算法在非均匀光照、场景复杂的情况下对于偏色去除表现不好,本文提出了一种综合利用肤色模型和感知损失去除偏色的深度学习算法。该算法综合利用了肤色模型和感知损失,在计算过程中可以识别且重点关注肤色信息,更注重对图像语义的理解,而不是简单的进行像素间的计算。同时,将肤色模型与注意力机制结合,更突出了肤色区域的作用。实验结果表明,本文提出的颜色恒常计算方法能在语义层面较为准确地消除单一光照和多光照场景下图像的偏色,该算法与其他算法相比,能获得更良好的效果。; 桂冰洁贾振堂; 关键词：颜色恒常性图像处理图像恢复

一种基于肤色模型和统计特征的手势分割方法: 本发明公开了一种基于肤色模型和统计特征的手势分割方法，包括以下步骤：(1)建立统计模型，将样本空间的样本图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间和YCbCr，计算若干个通道的统计特征；(2)根据当前图像计算每个像素的平均...; 肖应旺刘军姚美银张绪红

一种基于肤色模型的改进型手势分割算法的实现被引量：2: 2020年; 为了改进基于肤色模型的手势分割算法存在着大面积类肤色区域噪声较大、手上的装饰物会严重影响分割效果的问题,文中通过将帧间对比算法与基于肤色模型的手势分割相结合的方法消除大面积类肤色区域形成的大型白斑,同时通过用对比行与列的灰度变换次数最大参考量的大小关系判断手指朝向,进而使用形态学操作对手指装饰物形成的黑色区域进行填补。实验表明,该方法对类肤色噪声成功分割率在98%以上,对于手指部分存在遮挡的情况,针对各个手型2至手型5的各个方向,填补成功率均超过90%。; 吴轶凡郭剑辉; 关键词：手势分割肤色模型形态学操作

一种基于肤色模型和统计特征的手势分割技术: 本发明公开了一种基于肤色模型和统计特征的手势分割技术，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立统计模型，将样本空间的样本图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间和YCbCr，计算若干个通道的统计特征；(2)根据当前图像计算每...; 肖应旺刘军姚美银张绪红

基于肤色模型与BP神经网络的手势识别被引量：9: 2019年; 针对基于视觉的手势识别率不高,鲁棒性欠佳的问题,提出了一种基于YCb Cr椭圆聚类肤色模型分割手势结合反向传播(BP)神经网络识别的手势识别方法。对采集到的图像序列利用离散余弦变换(DCT)去噪处理和边缘检测,根据人体肤色在YCb Cr空间聚类紧凑的特性提取出手势的形状轮廓,将边缘检测与肤色模型分割结果相与得到分割出的手势,利用加速稳健特性(SURF)算法提取构建手势的特征向量,最后通过BP神经网络对手势图分类和识别。实验结果表明:针对复杂背景下的手势,该算法具有较强的鲁棒性,效率高,识别的准确率可达到96%。; 张彩珍张云霞赵丹张晓金; 关键词：肤色模型手势识别

基于肤色模型与颜色空间的目标识别算法被引量：9: 2019年; 为了解决当前皮肤病变目标特征微弱和所处背景环境干扰大,导致对病原目标识别能力较弱的问题,提出了基于肤色模型与颜色空间的目标识别算法。首先,根据RGB颜色空间,设计一个肤色图像模型,区分皮肤区域与非皮肤区域;然后,根据HSV颜色空间,建立淡红图像模型,区分疑似目标区域与非目标区域;结合以上两种模型,进行图像与操作,进一步缩小疑似目标区域,提取图像帧颜色特征;最后,建立基于支持向量机的机器学习机制,精准区分正常图像帧与含病变图像帧,完成病原目标识别与定位。实验测试结果显示,相对于已有的目标识别技术而言,该方案具有更高的准确识别率。; 张杜娟; 关键词：目标识别 RGB颜色空间 HSV颜色空间

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