由于能力有限,算法层面的东西自己去创新的很少,很多都是从现有的论文中学习,然后实践的。

本文涉及的很多算法,在网络上也有不少同类型的文章,但是肯定的一点就是,很多都是不配代码的,或者所附带的代码都是象征性的,速度慢,不优雅,不具有实用价值,本文努力解决这些问题。

文中各算法出现的顺序并不代表算法的优越性,仅仅是作者随机排布的而已。

2、基于RGB颜色空间的简单阈值肤色识别

在human skin color clustering for face detection一文中提出如下简单的判别算式:

      R>95 And G>40 And B>20 And R>G And R>B And Max(R,G,B)-Min(R,G,B)>15 And Abs(R-G)>15

    算法非常之简单,同样主要把复杂的判断条件放到后面去判断,能有效的降低程序的执行时间,参考代码:

for (Y = 0; Y < Height; Y++)
{Pointer = Scan0 + Y * Stride;SkinP = SkinScan0 + Y * SkinStride;for (X = 0; X < Width; X++){Blue = *Pointer; Green = *(Pointer + 1); Red = *(Pointer + 2);if (Red > 95 && Green > 40 && Blue > 20 && Red > Blue && Red > Green && Math.Abs(Red - Green) > 15){if (Blue >= Green)     {Max = Blue;Min = Green;}else{Max = Green;Min = Blue;}if (Red > Max)Max = Red;else if (Red < Min)Min = Red;if (Max - Min > 15) *SkinP = 255;}Pointer += 3;SkinP++;}

算法效果:

             

        原图                     识别结果图                                                   原图                识别结果图

由上述结果似乎该算法得到了过多的皮肤区域,然后就是算法更喜欢美女一些(^_^)。

3、基于YCbCr颜色空间的简单阈值肤色识别

  该算法则更为简单,将图像转换到YCbCr颜色空间,然后按下述计算式判断是否属于皮肤区域:

    (Cb > 77 And Cb < 127)  And (Cr > 133 And Cr < 173)

关于RGB和YCbCr颜色空间的转换的优化算法,可参考本博客相关文章。

由于当初写这方面的时候没有注明该算法的出处,现在也没从提起了。

代码参考:

for (Y = 0; Y < Height; Y++)
{Pointer = Scan0 + Y * Stride;SkinP = SkinScan0 + Y * SkinStride;for (X = 0; X < Width; X++){Blue = *Pointer; Green = *(Pointer + 1); Red = *(Pointer + 2);Cb = (-176933 * Red - 347355 * Green + 524288 * Blue + 134217728) >> 20;if (Cb > 77 && Cb < 127){Cr = (524288 * Red - 439026 * Green - 85262 * Blue + 134217728) >> 20;if (Cr > 133 && Cr < 173) *SkinP = 255;}Pointer += 3;SkinP++;}
}

    

             

原图                         识别结果图                                                   原图                识别结果图

误判的区域还是很大的。

还有一种是基于YUV颜色空间进行的肤色识别,似乎也不太准确,可参考http://www.doc88.com/p-97381067005.html。

***************************作者: laviewpbt   时间: 2013.8.17   联系QQ:  33184777  转载请保留本行信息*************************

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