- 使用事例分类器,使用Fitzpatrick规模颜色范围的培训。
- 计算平均肤色(很容易检测non_black像素在图像和平均)。用事例来检测皮肤类型。
- 你可以使用相同的方法来进行聚类平均然后为每个样本做k - means图像。
皮肤类型分类和聚类
5视图(30天)
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你好,
我被要求试着根据Fitzpatrick规模皮肤类型进行分类。第一次尝试,我试着做以下几点:
1)收集L * a * b *样本(实际上只有a和b组件)从不同的人的皮肤(collectSamples。脚本)2)找到一个高斯混合模型,6(数量的皮肤类型)组件使用EM算法(培训。脚本)3)给定一个特定的皮肤图像作为输入,根据集群其颜色* b *样本落入和占主导地位的皮肤类型设置为最常用的id颜色集群(findSkinTones()函数)。
Fitzpatrick规模考虑其他事情除了颜色,但现在我很乐意区分不同颜色的集群。我几乎从未在Matlab编程代码是非常粗糙的(除了未完成)。
我有以下问题:
一)集群绘制时我得到从新兴市场似乎不合理;b)当我试着皮肤颜色/集群给定输入图像的部分背景似乎是彩色的,尽管他们不应该。
注。我也想更好的策略可以用熵和平均颜色特征来训练支持向量机和神经网络。万博1manbetx你怎么认为?
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答案(1)
Rushikesh四氨基二苯醚
2015年6月26日
嗨,阿德里亚诺,
试着这样做: