YCbCr空间中一种基于贝叶斯判决的肤色检测方法

皮肤颜色是人脸检测、定位、跟踪时的一种十分有效的特征,而且裸露的皮肤区域也是色情图像的最重要特征之一。为了有效地进行图像的皮肤检测,提出了一种新的肤色检测方法。该方法首先通过统计1 809 502个肤色像素点和1 763 682个非肤色像素点,并使用贝叶斯规则来建立肤色分类器;然后考虑亮度对肤色的影响,采用Y-Cb和Y-Cr两个子空间的查询表来建立肤色模型。为了联合使用两个查询表,先采用高斯归一化和线性化方法来将阈值范围调整至[0,1];同时对查询表进行中值滤波处理,以除去离散孤立点。实验表明,与其他3种方法相比,该方法不仅有着较低的漏检率(9.814%)和误检率(3.5%),而且对于不同光照条件也有较好的检测效果。

基于贝叶斯判决的关于YCbCr空间的肤色模型查询表建立的研究(英文)

皮肤颜色信息是人脸检测和定位中一种有效的健壮特征。肤色模型的优劣主要取决于在肤色与非肤色交叠区域建立判决机制的有效性。提出了一种基于贝叶斯判决提取YCbCr颜色空间数据的肤色分类方法。该方法从大量肤色样本和非肤色样本统计出实验数据,使用贝叶斯规则建立肤色分类器。考虑到在高亮度区和低亮度区肤色色度(Cb,Cr分量)与亮度(Y分量)非线性相关,采用Y- Cb和Y- Cr两个子空间的查询表来建立肤色模型。实验表明,引入贝叶斯判决可以通过改变阈值来调节漏检率和误检率变化;采用两个查询表比传统的Cb -Cr查询表有更好的检测效果。