Hår kännetecknar i hög grad människans utseende. Hårdetektion i bilder är användbart för många applikationer, såsom ansikts- och genusigenkänning, videoövervakning och hårmodellering. Vi tar itu med problemet med håranalys (detektion, segmentering och frisyr klassificering) från okonstruerad vy genom att förlita sig endast på texturer, utan a-priori information om huvudform och plats, eller använda body-part klassificerare. Vi bygger först en hår sannolikhet karta genom att klassificera överlappande fläckar beskrivs av funktioner som extraheras från en CNN, med hjälp av Random Forest. Sedan modellering hår (resp. Icke-hår) från hög (resp. låga) sannolikhetsregioner, vi segmenterar på pixelnivå osäkra områden med hjälp av LTP-funktioner och SVM. För experimenten utökar vi Figaro, en bilddatabas för hårdetektion till Figaro1k, en ny version med mer än 1000 manuellt kommenterade bilder. Uppnådd segmenteringsnoggrannhet (cirka 90%) är överlägsen den senaste tekniken. Bilder klassificeras så småningom i frisyr klasser: rak, vågig, lockig, kinky, flätor, dreadlocks, och kort.
Metoden presenteras i REF konstruerar en hår sannolikhet karta från överlappande bild fläckar med hjälp av en Random Forest klassificerare och funktioner extraheras av en CNN.
Hair detection, segmentation, and hairstyle classification in the wild
{'venue': 'Image Vis. Comput.', 'journal': 'Image Vis. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}