基于模糊-神经网络的肤色像素检测算法

肤色像素检测技术是成人图像识别、人脸识别等与人体相关的图像识别系统的基础和重要组成部分。为了提高肤色像素检测的准确度,本文提出一种模糊理论与 FP 神经网络(Forward Propagation Neural Network)相结合的肤色像素检测算法。算法首先通过模糊理论和直觉模糊理论提取待识别像素的颜色特征,构成特征向量,其中包括像素对常见肤色像素颜色值的隶属度和犹豫度,为完整的表达肤色像素的特征,再加入粗糙度特征进行补充;然后训练出 FP 神经网络,对所提取的特征向量进行肤色像素与非肤色像素的分类。实验证明,该算法能够提高肤色像素检测的准确度,可以有效地应用在有关人体的识别系统中。