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J-GLOBAL ID：201702237572881660   整理番号：17A1032509

ヒトskincolor検出のための明確に定義された皮膚領域を最適化するためのGaの利用【Powered by NICT】

Using ga to optimize the explicitly defined skin regions for human skincolor detection

著者 (3件)： Hassan Eman (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo, Ontario, Canada) ,  Hilal Allaa R. (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo, Ontario, Canada) ,  Basir Otman (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo, Ontario, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCECE  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒト皮膚色の迅速かつ正確な検出は,コンピュータビジョンや画像処理応用において重要な課題である。皮膚色検出アルゴリズムは医療応用に重要な,特に皮膚疾患への応用。この論文は,選択された色空間における最適皮膚色領域を決定することにより,明示的な皮膚モデルを定義するためのアプローチを提案した。最適化中に,皮膚色は,複数の小領域の和として定義される;これは最新の研究で用いた単一領域法と対照的である。本研究では,遺伝的アルゴリズムは誤検出率を最小化するCbCrの色空間における皮膚色領域の境界を決定した。管理されていない条件で挑戦的な試験データセット上でこれらの最適化多重領域を用いて誤検出で50%以上の改善が電流CbCrの基づく肌色検出(明示的に定義された皮膚領域)と比較して達成される。さらに,提案した最適化された皮膚モデルは80%まで計算コスト低減である多層パーセプトロン(MLP),Bayes分類器と同じくらい良い」という検出率を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ヒト ,  多層パーセプトロン ,  遺伝的アルゴリズム ,  コンピュータビジョン ,  皮膚病 ,  *最適化 ,  画像処理 ,  色空間 ,  原価低減
準シソーラス用語： 検出率 ,  Bayes分類器 ,  誤検出 ,  皮膚モデル ,  検出アルゴリズム ,  肌色 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ヒト ,  定義 ,  皮膚 ,  最適化 ,  Ga