Пример модели

Следующий рисунок показывает модель примера сегментации цвета:

Результаты сегментации цвета

Чтобы создать точную модель цвета для примера, многие изображения, содержащие выборки цвета кожи, были обработаны для вычисления среднего значения (m) и ковариации (C) Cb и Cr цветовых каналов. Используя эту модель цвета, подсистема Color Segmentation/Color Classifier классифицирует каждый пиксель как кожу или нескину, вычисляя квадрат расстояния Махаланобиса и сравнивая его с порогом. Уравнение для расстояния Махаланобиса показано ниже:

Квадратное расстояние (Cb, Cr) = (x-m) '* inv (C) * (x-m), где x = [Cb; Cr]

Результатом этого процесса является бинарное изображение, где пиксельные значения, равные 1, указывают потенциальные местоположения цвета кожи.

Подсистема сегментации/фильтрации цветов фильтрует и выполняет морфологические операции над каждым бинарным изображением, которое создает уточненные бинарные изображения, показанные в окне Область.

Подсистема сегментации цвета/фильтрации области использует блок Blob-анализа и подсистему извлечения лица и руки, чтобы определить местоположение лица и руки человека в каждом бинарном изображении. Подсистема Display Results/Mark Image использует эту информацию о местоположении для построения ограничивающих рамок вокруг этих областей.