Vi tar upp den gemensamma segmenteringen av regioner runt ansikten i olika klasser hud, hår, kläder och bakgrund - och lära av sina respektive färgmodeller. I detta syfte antar vi en Bayesiansk ram med två huvudelement. För det första, modellering och lärande av tidigare övertygelser över klassfärgfördelningar av olika slag, viz. diskreta distributioner för bakgrund och kläder, och kontinuerliga distributioner för hud och hår. Denna del av modellen gör det möjligt att formulera färganpassningsuppgiften som beräkning av den bakre övertygelsen om färgfördelning i klass med hänsyn till den tidigare (allmänna) klassens färgmodell, en färgsannolik funktion och observerade pixelfärger. För det andra, en rumslig föregångare baserad på probabilistiska indexkartor förstärkt med Markov slumpmässig fältreglering. Resultatet av segmenteringen och de anpassade färgmodellerna löses med hjälp av ett variationsschema. Segmenteringsresultat på en liten databas med kommenterade bilder visar effekten av de olika modelleringsalternativen.
Scheffler och Jean REF studerade segmentering av hår, hud, bakgrund och kläder.
Joint adaptive colour modelling and skin, hair and clothing segmentation using coherent probabilistic index maps
{'venue': 'in Proceedings of the British Machine Vision Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}