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.Figura 10. Segmentação realizada pela propostade [7] e deste trabalho.vam para o auxílio na segmentação.ReferênciasFigura 9. Segmentação com valores das diferentessubimagens e diferentes resoluçõesda Colcha de Retalhos.pele humana foram usadas como base para comparações deresultados, como mostra a figura 10.Assim, os resultados obtidos pelas restrições de Kovace outros [7] não atingiram, ou melhor, não garantem asegmentação correta em 100 por cento dos casos. Na maioriadas imagens, este trabalho mostra que não somente oacerto de pixels que são pele foi maior, mas tambéma classificação de pixels que não são pele. Além disso,as restrições de Kovac e outros [7] são fixas, o que seguramentedará resultados inferiores, relativamente à nossaabordagem, quando o conjunto de imagens utilizados tivercaracterísticas restritivas com relação à iluminação, foco,distância do objeto, etc.De uma forma geral, este trabalho obteve resultados satisfatóriospelo fato de demonstrar que a segmentação depele humana pode ser melhor quando não são fixados valores,parâmetros, tamanhos ou quaisquer variáveis que sir-[1] A. Bovik. Handbook of Image and Video Processing. AcademicPress, 2000.[2] D. Brown, I. Craw, and J. Lewthwaite. A som based approachto skin detection with application in real time systems.BMVC01, 2001.[3] T. Caetano and D. Barone. A probabilistic model for the humanskin-color. ICIAP01, pages 279–283, 2001.[4] T. Caetano, S. Olabarriaga, and D. Barone. Do mixture modelsin chromaticity space improve skin detection? PatternRecognition, 36(12):3019–3021, 2003.[5] M. Jones and J. Rehg. Statistical color models with applicationto skin detection. J. Comput. Vision, 46(1):81–96, 2002.[6] S. Kawato and J. Ohya. Automatic skin-color distributionextraction for face detection and tracking. Fifth InternationalConference on Signal Processing, 2:1415–1418, 2000.[7] J. Kovac, P. Peer, and F. Solina. Human skin colour clusteringfor face detection. EUROCON, 2003.[8] K.W.Wong, K. Lam, and W. Siu. A robust scheme for livedetection of human faces in color images. Signal Process.Image Commun., 18(2):103–114, 2003.[9] A. Martinez and R. Benavente. The ar face database. Technicalreport, CVC Technical Report, 1998.[10] M. Seow, D. Valaparla, and V. Asari. Neural network-basedskin color model for face detection. Proceedings of the 32ndWorkshop on Applied Imagery Pattern Recognition, 2003.[11] G. Sharma. Imaging Handbook. CRC Press, 2003.[12] L. Sigal, S. Sclaroff, and V. Athitsos. Skin color-based videosegmentation under time-varying illumination. IEEE Trans.Pattern Anal. Mach. Intell., 26(6), 2004.[13] Y. Wang and B. Yuan. A novel approach for human face detectionfrom color images under complex background. PatternRecognition, 34(10):1983–1992, 2001.228