350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №2 за 2010 г.
Статья в номере:
Сегментация изображений лиц на основе комбинации цветовых атрибутов
Ключевые слова: сегментация изображений лиц цветовые пространства модели цветового восприятия
Авторы:
С. И. Анищенко - аспирант НИИ нейрокибернетики им. А. Б. Когана Южного федерального университета (Ростов-на Дону). E-mail: sergey.anishenko@gmail.com Д. Г. Шапошников - к. т. н., зам. директора НИИ нейрокибернетики им. А.Б. Когана Южного федерального университета (г. Ростов-на-Дону). E-mail: dima@nisms.krinc.ru Р. Камли - проф., декан по исследовательской работе, Школа инженерных и информационных наук Миддлесекского университета (Великобритания). E-mail: r.comley@mdx.ac.uk К. Гао - преподаватель, Школа инженерных и информационных наук Миддлесекского университета (Великобритания). E-mail: x.gao@mdx.ac.uk
Аннотация:
Представлен алгоритм сегментации лиц на видеоизображениях, основанный на комбинации атрибутов из различных цветовых пространств (HSV, HSL, RGB, XYZ) и моделей (CIELAB, CIELUV, CIECAM02). Для верификации сегментированных областей изображений использована плотность цветовых ориентированных перепадов. С помощью тестовых видеоизображений (n=90), полученных при известных условиях освещенности (6-27 лк), были оценены распределения цветовых компонент. Это позволило определить набор атрибутов и диапазон из значений, характерных для областей лиц и инвариантных к условиям освещенности и оттенку кожи. Использование выбранных атрибутов и последующей оценки плотности перепадов в сегментированных областях обеспечило детектирование лиц в 94,5% случаев.
Страницы: 40-46
Список источников
  1. Jaimes, A. and Sebe, N., Multimodal human-computer interaction: A survey // Computer Vision and Image Understanding. Elsiver. 2007. V.108. iss.1-2. P.116-134.
  2. Poole, A. Ball, L. J., Eye tracking in human-computer interaction and usability research: current status and future prospects // In Ghaoui, Claude (Ed.). Encyclopedia of Human Computer Interaction. Idea Group, http://www.alexpoole.info (in press).
  3. Murphy-Chutorian, E., Trivedi, M., Head pose estimation in computer vision: A Survey // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2009. V. 31. No. 4. P. 607-626.
  4. Gizatdinova, Y., Surakka, V., Feature-based detection of facial landmarks from neutral and expressive facial images // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2006. V. 28. No. 1. P. 135-139.
  5. Hjelmas, E., Low, B., Face detection: A survey // Computer Vision and Image Understanding. 2001. V. 83. P. 235-274.
  6. Huang, Ch., Ai, H., Li, Y., and Lao, Sh., High-performance rotation invariant multiview face detection // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2007. V. 29. No. 4. P. 671-686.
  7. Picard, R., Affective Computing. M.I.T. Press 1997. Cambridge, MA.
  8. Stan, Z., Li, Anil Jain, K., Handbook of face recognition. Springer. New York. USA. 2005.
  9. Viola, P. and Jones, M., Robust real-time face detection // International Journal of Computer Vision. 2004. V. 57. No. 2. P. 137-154.
  10. Wang, P., Ji, Q., Multi-view face and eye detection using discriminant features // Computer Vision and Image Understanding. 2007. V. 105. No. 2. P. 99-111.
  11. Cai, J., and Goshtasby, A., Detecting human faces in color images // Image and Vision Computing 1999. V. 18. P. 63-75.
  12. Shin, M. C., Chang, K. I., and Tsap, L. V., Does colorspace transformation make any difference on skin detection - // In Proc. 6th IEEE Workshop on Applications of Computer Vision. 2002. P. 275-279.
  13. Terrillon, J.-C., Shirazi, M. N., Fukamachi, H., and Akamatsu, S., Comparative performance of different skin chrominance models and chrominance spaces for the automatic detection of human faces in color images // In Proc. International Conference on Face and Gesture Recognition. 2000. P. 54-61.
  14. Vezhnevets, V., Sazonov, V., and Andreeva, A., A Survey on pixel-based skin color detection techniques // Proc. Graphicon-2003. Moscow. Russia. Sept. 2003. P. 85-92.
  15. Фершильд М. Д. Модели цветового восприятия, 2-я редакция. Рочестер: Рочерстерскийтехнологическийинститут. 2004.
  16. CIE, The CIE 1997 Interim Colour Appearance Model (Simple Version), CIECAM97s, CIE TC1-34, April, 1998.
  17. Gao, X., Hong, K., Podladchikova, L., Shaposhnikov, D.and Passmore, P., Colour appearance based approaches for segmentation of traffic signs // EURASIP Journal on Image and Video Processing. ArticleID 386705, 2008. doi:10.1155/2008/386705.
  18. Шапошников Д. Г., Головань А. В., Подладчикова Л. Н., Шевцова Н.А., Гао К., Гусакова В. И., Гизатдинова Ю. Ф. Применение поведенческой модели зрения для инвариантного распознавания лиц и дорожных знаков // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2002. № 7-8. С. 21-33.
  19. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений: Пер. с англ. - М.: Радио и связь. 1986.
  20. Anishenko, S., Osinov, V., Shaposhnikov, D., Podladchikova, L., Comley, R., Sukholentsev, K., and Gao, X., A Motion Correction System for Brain Tomography Based on Biologically Motivated Models // Proc. 7-th IEEE Int. Conf. On Cybernetic Intelligent Systems, UK. 2008. P. 32-36.