本课题把人的面部皮肤特征作为人体的主要标识,对存在于视频图像中的人体目标进行检测。首先利用脉冲耦合神经网络对视频序列进行去噪预处理;其次,为了适应光照的剧烈变化,用3-D仿射变换对帧间皮肤区域的HSV颜色变化进行表征,采用Markov模型对该仿射变换所需的参量进行预测,从而可预测出当前帧的直方图,利用Bayes分类器对该帧中人的面部皮肤区域进行分割;最后,借助于数学形态学的相关算法对分割结果进行后
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数据更新时间:2023-05-31
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