Abstract-Detecting och känna igen mänskliga ansikten automatiskt i digitala bilder kraftigt förbättra innehållsbaserade video indexeringssystem. I detta dokument presenteras en ny plan för upptäckt av mänskliga ansikten i färgbilder under icke-konstruerade scenförhållanden, såsom förekomsten av en komplex bakgrund och okontrollerad belysning. Färgklustring och filtrering med hjälp av approximationer av YCbCr och HSV hudfärg subrymder tillämpas på den ursprungliga bilden, vilket ger kvantifierad hud färg regioner. Ett sammansmältningssteg utförs sedan iterativt på uppsättningen homogena hudfärg regioner i den färgquantized bilden, för att ge en uppsättning potentiella områden ansikte. Restriktioner relaterade till form och storlek av ansikten appliceras, och ansiktsintensitet textur analyseras genom att utföra en wavelet paket sönderdelning på varje kandidat ansikte område för att upptäcka mänskliga ansikten. Vågets koefficienter för bandets filtrerade bilder kännetecknar ansiktets struktur och en uppsättning enkla statistiska avvikelser extraheras för att bilda kompakta och meningsfulla vektorer. Därefter används en effektiv och tillförlitlig probabilistisk metriska som härleds från Bhattacharrya avstånd för att klassificera de extraherade funktion vektorer i ansikte eller ansikte områden, med hjälp av några prototyp ansikte område vektorer, förvärvade i ett tidigare träningsstadium.
Garcia och Tziritas använde en uppsättning avgränsande plan för att approximera hudkluster i YCbCr och HSV utrymmen REF.
Face Detection Using Quantized Skin Color Regions Merging and Wavelet Packet Analysis
{'venue': 'IEEE Trans. Multimedia', 'journal': 'IEEE Trans. Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}