Warianty tytułu
Application of multiscale analysis for human skin detection in digital images
Języki publikacji
Abstrakty
Celem prac przedstawionych w niniejszym artykule była poprawa precyzji detekcji ludzkiej skóry w obrazach cyfrowych na podstawie barwy. Wcześniejsze badania autorów wskazywały na możliwość znacznej redukcji błędów segmentacji poprzez zastosowanie analizy obszarów spójnych. W ramach prezentowanych prac zastosowany został mechanizm wieloskalowej analizy ekstremów lokalnych w obrazie transformacji falkowej, pozwalający na wybranie tych obszarów spójnych, które istotnie przedstawiają ludzką skórę. Przedstawione wyniki badań eksperymentalnych potwierdziły skuteczność proponowanych rozwiązań.
This paper is focused on improving color-based human skin detection in digital images. Our earlier works indicated that the segmentation errors can be significantly reduced using blob detection. The main contribution of this work is the multiscale analysis of local extrema in the wavelet domain, which allows selecting the blobs that indeed represent the human skin. The experimental results have confirmed that the proposed method is effective and reduces the segmentation error.
Słowa kluczowe
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
565-577
Opis fizyczny
Bibliogr. 14 poz.
Twórcy
autor
autor
- Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, ul. Akademicka ń6, 44-101 Gliwice, lukasz.jarosinski@polsl.pl
Bibliografia
- 1. Boykov Y. Y., Jolly M.-P.: Interactive graphcuts for optimal boundary & region segmentation of objects in n-d images. Computer Vision, IEEE International Conference on, Vol. 1, 2001, s. 105÷112.
- 2. Damerval C., Meignen S.: Blob Detection With Wavelet Maxima Lines, Signal Processing Letters, Vol. 14, No. 1, 2007, s. 39÷42.
- 3. Ferraz L., Binefa X.: A scale invariant interest point detector for discriminative blob detection, [in:] IPRIA’98 Proceedings of the 4th Iberian conference on Pattern Recognition and Image Analysis, Springer-Verlag, 2009, s. 233÷240.
- 4. Hsu R.-L., Abdel-Mottaleb M., Jain A. K.: Face detection in color images. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 24, No. 5, May 2002, s. 696÷706.
- 5. Jones M. J., Rehg J. M.: Statistical color models with application to skin detection, International Journal of Comp. Vision, Vol. 46, No. 1, 2002, s. 81÷96.
- 6. Kass M., Witkin A. P., Terzopoulos D.: Snakes: Active contour models. International Journal of ComputerVision, Vol. 1, No. 4, 1988, s. 321÷331.
- 7. Kawulok M.: Energy-based blob analysis for improving precision of skin segmentation. Multimedia Tools and Applications, Vol. 49, No. 3, Springer, 2010, s. 463÷481.
- 8. Kovac J. ,Peer P., Solina F.: Human Skin Colour Clustering for Face Detection, Eurocon 2003 Ljubliana, Slovenia 2003, s. 144÷148.
- 9. Kukharev G., Nowosielski A.: Fast and Efficient Algorithm For Face Detection in Colour Images. Machine Graphics & Vision, Vol. 13, No. 4, Warsaw 2004, s. 377÷399.
- 10. Phung S. L.: ECU Face Detection Database, University of Wollongong, 2002.
- 11. Rother C., Kolmogorov V., Blake A.: Grabcut: interactive foreground extraction using iterated graphcuts. ACM Trans. Graph., Vol. 23, No. 3, 2004, s. 309÷314.
- 12. Shaw J. R.: QuickFill: An efficient floodfill algorithm. Online article. http://www.codeproject.com/KB/GDI/QuickFill.aspx, March 2004, Accessed December 30, 2010.
- 13. Terrillon J-C., David M., Akamatsu S.: Automatic Detection of Human Faces in Natural Scene Images by Use of a Skin Color Model and of Invariant Moments. In Proc. of the 3rd International Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition, Nara, Japan 1998, s. 112÷117.
- 14. Tsekeridou S., Pitas I.: Facial feature extraction in frontal views using biometric analogies. [in:] Proc. of EUSIPCO ’98, Vol.1, Rhodes, Greece 1998, s. 315÷318.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BSL3-0025-0044