”肤色分割 肤色区域分割 肤色概率模型 高斯模型分割“ 的搜索结果

     摘要：为了实现人体的肤色检测，本文将原始RGB图像转换为YCbCr图像，之后利用肤色的高斯模型，计算输入图像与肤色图像的相似度，从而将输入图像中的肤色分割出来，最后经过简单的去噪处理，可实现图像的肤色检测与...

     在仔细研究目前人脸检测方法的基础上，对基于肤色分割结合模板匹配的人脸检测方法进行改进，提出基于“光照预处理+肤色模型+模板匹配”的人脸检测问题解决思路。实验结果表明，该方法对实际场景中正面和准正面的人脸...

     2、建立肤色模型；3、相似度计算；4、二值化 1、图像预处理包括滤除噪声和亮度补偿。滤除噪声中是使用高斯滤波器等方法进行；由于光照影响图像的亮度，这里亮度补偿采用Gary World算法对RGB图像进行快速颜色补偿，...

     肤色是人类皮肤重要特征之一，在检测人脸或手等目标时常采用肤色检测的方法，将相关区域从图像中分割出来。 肤色检测方法： 肤色检测方法有很多，但无论是基于不同的色彩空间还是不同的肤色模型，其根本出发点在于...

     一、概述  建立模型就是在已知对象的特征基础上来...而在肤色模型中常用的是高斯模型。 二、建模 1、高斯肤色模型  从图 2-9 中可以看出肤色在 Cr-Cb 空间中可以用高斯分布描述，根据肤色在色度空间的高斯分布，对于

     查资料的时候看了一个不文明的事情，转载别人的东西而不标注出处，结果原创无人知晓，转载很多...事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常...

     (2)基于肤色模型的肤色分割。(3)连通域分析，人脸区域定位。预处理主要使用高斯滤波和直方图均衡，这些原理比较基础，网上可以很容易找到，不是重点。通过比较RGB，HSV，Ycbcr空间，发现Ycbcr和HSV空间在进行人脸...

     要准确的识别人脸，不仅需要检测到人脸(检测到人脸可采用肤色概率的高斯分布建模方法)，而且需要将检测到的人脸与数据存储器的人脸特征进行对比，并在此基础上快速地完成人脸匹配。因此，人脸识别算法的摸索不妨从...

     1 单高斯模型Single GaussianModel SGM2 高斯混合模型GaussianMixture ModelGMM3 K-means算法 0 预备知识 l 设离散型随机变量X的分布律为 则称 为X的数学期望或均值 l 设...

     运用摄像机和计算机视觉技术捕获静态手势图像，在YCrCb空间下利用高斯分布对肤色建模，通过计算背景颜色像素概率分割出干净的手势图像，再采用基于Sugeno模糊模型的自适应神经模糊推理系统识别手势。与传统的神经...

     0 预备知识 l 设离散型随机变量X的分布律为 则称为X的数学期望或均值 l 设连续型随机变量X的概率密度函数（PDF）为 其数学期望定义为 ...l 多维高斯（正态）分布概率密度函数PDF定义如下： 其中

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