Comparison between EM and FCM algorithms in skin tone extraction
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 885
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CBCONF01_0038
تاریخ نمایه سازی: 16 شهریور 1395
چکیده مقاله:
this study aims to investigate implementing EM and FCM algorithm for skin color extraction. The capabilities of three well-known color spaces, namely, RGB, HSV and YCbCr for skin-tone extraction are assessed by using statistical modeling of skin-tones using EM and FCM algorithms. The results show that utilizing a Gaussian mixture model for parametric modeling of skin-tones using EM algorithm works well in HSV color space when all three components of color vector are used. In spite of discarding the luminance components in YCbCr and HSV color spaces, EM algorithm provides the best results. The results of detailed comparison are explained in conclusion.
کلیدواژه ها:
EM ، FCM ، ROC ، skin color segmentation ، SPMthis study aims to investigate implementing EM and FCM algorithm for skin color extraction. The capabilities of three well-known color spaces ، namely ، RGB ، HSV and YCbCr for skin-tone extraction are assessed by using statistical modeling of skin-tones using EM and FCM algorithms. The results show that utilizing a Gaussian mixture model for parametric modeling of skin-tones using EM algorithm works well in HSV color space when all three components of color vector are used. In spite of discarding the luminance components in YCbCr and HSV color spaces ، EM
نویسندگان
Elham Ravanbakhsh
dep. of engineering, Shahid chamran university of Ahvaz Ahvaz, Iran
Ehsan Namjoo
dep. of engineering, Shahid chamran university of Ahvaz Ahvaz, Iran
Mosab Rezaei
dep. of engineering, Shahid chamran university of Ahvaz Ahvaz, Iran
Padideh Choobdar
dep. of engineering, Shahid chamran university of Ahvaz Ahvaz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :