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膚色偵測器應用於即時臉部擷取系統
(2007) 鄔誌仁; Zhi-Ren Wu
人臉偵測系統在人臉辨識、人機介面裝置以及影像監視器的應用上扮演非常重要的角色。本篇論文提出一套針對不同亮度做補償之膚色偵測器，由於膚色極容易受光線影響，因此，必須做一些適當的光線補償。首先，本篇先對輸入影像做光線補償來做亮度校正。隨後，我們利用訓練出的CbCr值來做膚色分割。在訓練過程中，採用「主軸k-means」演算法將膚色訓練資料做分群處理。在特徵擷取部分，利用眼睛、嘴巴，以及比較少見的頭髮等三個特徵來定義人臉區域。實驗結果顯示出，本篇論文所提出的方法已改善光線所產生的問題，而且系統可以即時工作，在膚色偵測率高達95.02％；針對較複雜背景情況的靜態人臉偵測率高達91.67％；動態人臉偵測率高達97.78%。在此，我們主要是針對正臉以及接近正臉的人臉來做實驗，對於背景太複雜的情形下，仍然有偵測不到的現象。