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Título: A study of the effect of illumination conditions and color spaces on skin segmentation
Autor(es): Kuiaski, Diogo
Vieira Neto, Hugo
Borba, Gustavo
Gamba, Humberto Remigio
Palavras-chave: Processamento de imagens - Técnicas digitais
Cor da pele
Iluminação
Teoria bayesiana de decisão estatística
Image processing - Digital techniques
Human skin color
Lighting
Bayesian statistical decision theory
Data do documento: 2009
Câmpus: Curitiba
Citação: KUIASKI, Diogo et al. A study of the effect of illumination conditions and color spaces on skin segmentation. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON COMPUTER GRAPHICS AND IMAGE PROCESSING, 22., 2009, Rio de Janeiro. Anais eletrônicos... Rio de Janeiro, 2009. Disponível em: <http://sibgrapi.sid.inpe.br/col/sid.inpe.br/sibgrapi%4080/2009/08.18.12.17/doc/PID950646.pdf>. Acesso em: 16 jul. 2013.
Abstract: This work aims at investigating the influence of luminance information and environment illumination on skin classification. We explore Bayesian approaches to perform automatic classification of human skin pixels on digital images, using color features as input. Two probabilistic skin color models were built on different color spaces (RGB, normalized RG, HSI, HS, YCbCr and CbCr) and tested in a task of automatic pixel classification into skin and non-skin. Analyses of classification performance were done by presenting an illumination controlled image database containing images acquired in four different illumination conditions (shadow, sun, incandescent and fluorescent lights) to these classifiers. Our experiments show that building probabilistic skin color models using the CbCr color space generally improves performance of the classifiers and that best performance is achieved in shadow illumination.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/659
ISBN: 978-0-7695-3813-6
ISSN: 1550-1834
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