面部像素的自适应高斯肤色检测模型

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针对当前的人体肤色提取方法在复杂背景下精度不够的问题,本文提出了一种基于人体面部像素的自适应肤色的分割方法,针对每一幅人物图片自动生成其自适应的肤色分割阈值,并利用自适应更新出的肤色分割阈值来提高肤色检测的精度。相比于以前的只利用高斯模型经验值分割出的肤色区域的方法,有效减少了复杂环境下对肤色区域筛选的条件限制,通过改进后的提取方法与原高斯模型的提取方法在人物图片肤色提取精度上的对比,利用100张图片的实验结果进行观察分析。实验结果表明,该方法肤色区域检测精度平均提高2%左右。
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