En ny metod för realtids-hud segmentering i videosekvenser beskrivs. Tillvägagångssättet möjliggör tillförlitlig hudsegmentering trots stor variation i belysning under spårning. En explicit andra order Markov modell används för att förutsäga utvecklingen av hudfärg (HSV) histogram över tid. Histogram uppdateras dynamiskt baserat på återkoppling från nuvarande segmentering och förutsägelser av Markov-modellen. Utvecklingen av hudfärg distribution vid varje ram parameteriseras av översättning, skalning och rotation i färgrymd. Följdförändringar i den geometriska parameteriseringen av fördelningen förökas genom förvrängning och omsampling av histogrammet. Parametrarna för den diskreta tidsdynamiken Markov-modellen uppskattas med hjälp av maximal sannolikhetsskattning och utvecklas också över tiden. Noggrannheten i den nya dynamiska hudfärg segmentering algoritm jämförs med den som erhålls via en statisk färgmodell. Segmenteringsnoggrannhet utvärderas med hjälp av märkta mark-truth videosekvenser tagna från iscensatta experiment och populära filmer. En total ökning av segmenteringsnoggrannheten på upp till 24 procent observeras i 17 av 21 testsekvenser. I alla utom ett fall var klassificeringen av hudfärgen för vårt system högre, med bakgrundsklassificeringshastigheter jämförbara med den statiska segmenteringen. Index Terms-Color video segmentering, mänsklig hud upptäckt, dynamisk Markov modell. ae 862 Ordförande
Sigal m.fl. använde Markov modeller för att förutsäga belysning förändringar i efterföljande videoramar för att justera hudens färg modell REF.
Skin color-based video segmentation under time-varying illumination
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}