ISL-II622【以GMM膚色模型偵測人臉-Face Detection by GMM Skin Color】
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ISL-II622-C1【以GMM膚色模型偵測人臉-Face Detection by GMM Skin Color】 本報告的目的是要讀取一張人臉影像，將每點像素之RGB數值轉換至YCrCb數值，再將YCrCb數值代入高斯混合模型求得膚色機率值，並且把0至1的膚色機率值正規化到0至255的機率影像並顯示至螢幕上。再透過膚色分離的機率影像進行Thresholding、Morphology及Connected Component Labeling(CCL)等方法，得到Minimum Bounding Rectangle(MBR) ，以達到人臉偵測目的。所使用的程式語言是Visual C++ 6.0，程式執行必須在Windows 98以上。 立即下載
ISL-II622-J1【以GMM膚色模型偵測人臉-Face Detection by GMM Skin Color】 人臉偵測在目前的研究裡大致可粗分為兩種偵測方法，一是特徵為基礎(Feature Based)人臉偵測，而另外一種則是以色彩為基礎(Color Based)的人臉偵測，前者是主要是利用人臉的幾何特徵為主要判斷基礎，而後者通常則是以膚色做為人臉的判斷基礎，因此膚色偵測技術在人臉偵測中也是一個相當重要的研究，在膚色偵測的研究中已發展出多種類型的膚色分類器，如Piecewise Linear Decision Boundary Classifier、Bayesian Classifier、Bayesian Network Classifier、Gaussian Classifier、Gaussian Mixture Model(GMM) Classifier、Multilayer Perceptrons Classifier…等，其中GMM Classifier是上述幾種分類器中較常見的方法之一，在本文件中，將介紹如何以GMM Classifier來進行膚色偵測，並利用形態學(Morphology)中的膨脹(Dilation)和侵蝕(Erosion)進行後處理來降低誤判區域，最後則利用Connected Components Labeling來標記膚色區域。而本次作業的環境是在Windows XP使用JBuilder 2006編輯，所搭配的JDK編譯器版本為j2sdk1.5_11，並需安裝Jama-1.0.2來進行Gaussian機率中的矩陣運算。 立即下載