Я использую следующий алгоритм для определения цвета кожи, но он не очень хорошо работает в разных условиях освещения. Может ли кто-нибудь предложить какие-либо советы, как улучшить его или предложить лучший подход
R > 95 AND G > 40 AND B > 20 AND
max{R, G, B} – min{R, G, B} >15 AND
|R – G| > 15 AND
R > G AND R > B
OR
R > 220 AND G > 210 AND B > 170 AND
|R – G| <= 15 AND
R > B AND G > B
http://softexpert.wordpress.com/2007/10/17/skin-color-detection/
Ваше здоровье
Ваш данный алгоритм представляет собой простое пороговое значение на основе цвета. Это будет работать только для очень простого набора условий. Для нескольких изображений он может дать действительно хорошие результаты, но в качестве общего детектора он даст плохие результаты.
Ваша первая линия атаки должна состоять в том, чтобы переключиться на другую цветовую модель, инвариантную к освещению. На самом деле, ссылка, которую вы даете, прямо говорит об этом! Например, ХСИ. Лично я бы предпочел сделать что-то с L*a*b*, но реализовать преобразование из RGB было бы сложнее.
Вам следует рассмотреть возможность добавления некоторых дополнительных предварительных терминов, например, изолированные пиксели не могут быть кожей.
Методов моделирования цвета кожи очень много, у каждого есть свои плюсы и минусы.
Выберите один в зависимости от ваших целей. Посмотрите на эти опросы:
В. Вежневец, В. Сазонов, А. Андреева. Опрос по пиксельной на основе методов определения цвета кожи. Proc. Графикон, 2003 г.
П. Какуману, С. Макрогианнис, Н. Бурбакис. Обзор методов моделирования и определения цвета кожи. Распознавание образов, 2007 г.
Я использовал компоненты цветности, чтобы быстро получить области изображения с оттенками кожи.
Это не идеально, но все в порядке, если все, что вам нужно, это быстрый и грязный подход.
Статья Дугласа Чай называется «Сегментация лица с использованием карты цвета кожи в приложениях для видеотелефонии». Это довольно старый подход (1999 г.). К сожалению, сама газета находится за платным доступом, но подход довольно прост:
Если вы используете RGB, у вас будут проблемы с освещением (яркостью). Лучший способ справиться с определением цвета кожи - состав YCbCr. Y для яркости Cb и Cr для цветности. Каждый выражается как взвешенное выражение цветов RGB. Но вы используете только Cb и Cr для определения цвета кожи. Y отбрасывается, так как вам не нужна яркость в вашем анализе. Поэтому используйте YCbCr вместо RGB. Надеюсь, я помог!
См. мой ответ на надежное обнаружение рук здесь, где я рекомендовал метод с использованием цветовой гистограммы, построенной с использованием только каналов оттенка и насыщенности изображения, первоначально взятого из статьи Гэри Брэдски (создателя OpenCV) по отслеживанию лица. Он включает в себя обзор метода, а также ссылки на пример кода о том, как определить область кожи.
Этот метод прост, но достаточно устойчив к шуму и изменениям освещения, а также позволяет обнаруживать различные оттенки кожи. Машинное обучение не нужно :).
