III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.Pré-processamento da ImagemBanco deImagens deFacesFigura 2 - Etapas do pré-processamento daimagem3.2 Cluster de peleConverte doRGB paramodelo decorRedimensionaaimagemAs possíveis cores da pele humana,independentemente de suas variações (branca, negra,amarela, etc), formam um aglomerado de pontosquando dispostas no espaço de cores RGB. Esseaglomerado é denominado cluster de pele [15], e édemonstrado na figura 3.3.3 Operações MorfológicasPrimeiramente, aplica-se a erosão para eliminarfendas no contorno da face (figura 5a). Depois aplicaseo fechamento para suavizar o contorno da face(figura 5b). Em seguida, aplica-se o preenchimento deregião em que olhos, boca, ou qualquer outro objetoque apareça na face sejam preenchidos com o comandoimfill do Matlab [6](figura 5c).Pequenos objetos de fundo são então eliminadosutilizando-se o operador morfológico de abertura deárea (figura 5d) que é responsável por remover umagrupamento de determinado número de pixels,proporcionando uma imagem menos ruidosa, essaoperação foi realizada através do comandobwareaopen do MatLab [6]. Finalmente, é aplicada adilatação (figura 5e) para retornar a borda perdida coma erosão. A (figura 5f) mostra a combinação da imagemoriginal com o resultado obtido em conjunto com aaplicação dos operadores morfológicos.Operações Morfológicasa) Erosão b) FechamentoFigura 3 – Cluster de Pele [15]A figura 4 mostra o resultado da aplicação docluster de pele numa determinada imagem.c) Preechimentode regiõesd) Abertura de áreae) Dilatação f) Resultado final4. ResultadosFigura 5 – Operações MorfológicasFigura 4 – Cluster de peleMuitos artigos de detecção de pele nãoproporcionam explicitamente uma explicação arespeito do espaço de cor utilizado, provavelmentepelo fato de obter-se um resultado aceitável em umabase de dados com um determinado espaço de cor.172