基于支持向量机与邻域信息的肤色检测

根据支持向量机理论和肤色信息分布特点,提出利用像素点的8邻域信息,用C-支持向量机的方法进行图像的肤色检测。在YCbCr颜色空间,去除照度分量,用像素点及其8邻域内各点的Cb、Cr分量构成的向量作为输入,像素点所属类别为输出,高斯函数为核函数,采用序列最小最优化学习算法,构造了C-支持向量机肤色检测器。实验表明,当核宽度为80,惩罚系数C为200时,该肤色检测器的检测正确率可达到0.977。