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基于双肤色模型的肤色分割方法的研究

作　者: 唐好魁
导　师: 张立群
学　校: 山东大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 双肤色模型肤色模型交互指数-对数亮度均衡化动态参数确定 Fisher阈值确定
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 58次
引　用: 3次
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内容摘要

肤色模型是生物特征识别的重要的手段,在人脸识别、数字医学等很多方面都有广泛的应用,本文在学习和分析了关于肤色模型的相关文献的基础上,提出了双肤色模型的方法。利用椭圆聚类肤色模型和SGM模型的交互完成对肤色的分割和识别。双肤色模型方法分为样本训练和模型参数应用两个步骤。第一步利用样本确定两类肤色模型的初始参数,在对椭圆肤色模型参数确定过程中,采用了最大外接矩形的方法确定椭圆的位置,在满足需要的前提下提高了样本训练的效率。为了增加识别算法的鲁棒性,对图像使用指数-对数的综合亮度平衡方法。在对SGM模型确定参数时,对色度图采用了Fisher阈值确定的方法,能最大限度的分割出肤色区域并确定模型的均值和方差。第二步在初始的肤色模型参数的基础上,把分割结果作为一部分样本,进一步对两类肤色模型的参数修正,达到更符合实时环境的要求,利用两类肤色模型的新参数对视频的单帧图像进行分割和识别。在利用两类肤色模型分割时,通过它们之间的交互过程,彼此修正识别结果,进一步达到提高识别率,降低误识率的目的。另外,本文对双肤色模型进行了证明,从理论上证明了算法的可行性。最后把该算法应用到手势跟踪系统中,得到了很好的效果。

全文目录

摘要  8-9
ABSTRACT  9-10
第1章绪论  10-14
  1.1 研究背景和意义  10
  1.2 国内外研究的现状  10-12
  1.3 主要工作  12
  1.4 内容安排  12-14
第2章肤色分割的概述  14-22
  2.1 肤色分割的分类  15-16
    2.1.1 静态肤色模型  15
    2.1.2 动态肤色模型  15-16
  2.2 肤色分割的过程  16-19
    2.2.1 颜色空间  16-18
    2.2.2 肤色模型分类  18-19
  2.3 手势识别的现状及技术  19-22
    2.3.1 人手识别技术的发展与研究现状  20
    2.3.2 手势识别技术的分类  20-22
第3章双肤色模型的提出  22-36
  3.1 模型一:椭圆聚类模型  22-28
    3.1.1 椭圆聚类模型颜色空间的选择  22-24
    3.1.2 椭圆聚类模型的生成  24-27
    3.1.3 椭圆肤色模型的识别结果  27-28
  3.2 模型二:SGM肤色模型  28-30
    3.2.1 SGM的识别过程  28-29
    3.2.2 Fisher判定规则确定阈值  29-30
  3.3 图像亮度均衡化操作  30-32
  3.4 双肤色模型中动态参数确定  32
  3.5 双肤色模型的交互  32-36
    3.5.1 双肤色模型的交互算法  33-35
    3.5.2 双肤色模型交互算法的收敛性  35-36
第4章双肤色模型在手势跟踪中的应用  36-44
  4.1 视频捕获的步骤  36-37
  4.2 基于双肤色模型的手势跟踪平台  37-44
    4.2.1 人手跟踪系统的构建  38-40
    4.2.2 双肤色模型的初始参数  40-41
    4.2.3 双肤色模型的动态参数  41-44
第5章实验结果分析  44-47
  5.1 双肤色模型的识别结果分析  44-45
  5.2 双肤色模型中动态参数的变化情况  45-46
  5.3 算法效率分析  46-47
第6章总结和展望  47-49
  6.1 工作总结  47-48
  6.2 展望  48-49
参考文献  49-51
致谢  51-52
攻读硕士学位期间发表的学术论文  52-53
学位论文评阅及答辩情况表  53

基于双肤色模型的肤色分割方法的研究

内容摘要

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