Detta papper presenterar en algoritm för att mäta hår och ansikte utseende i 2D-bilder. Vår strategi börjar med att använda lärd blandning modeller av färg och plats information för att föreslå hypoteser i ansikte, hår och bakgrund regioner. I sin tur används informationen om bildens lutning för att generera de troliga förslagen i de angränsande bildområdena. Antingen Graph-Cut eller Loopy Belief Propagation algoritm tillämpas sedan för att optimera den resulterande Markov nätverk för att få den mest sannolika hår och ansikte segmentering från bakgrunden. Vi visar att vår algoritm exakt kan identifiera hår- och ansiktsregionerna från en stor uppsättning av ansiktsbilder som automatiskt upptäcks av den toppmoderna ansiktsdetektorn.
Lee och Al. REF föreslår en generativ modell som innehåller en uppsättning hypoteser för ansikte, hår och bakgrundsregioner.
Markov random field models for hair and face segmentation
{'venue': '2008 8th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition', 'journal': '2008 8th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}