IRIS – Institutional Research Information System
IRIS è il sistema di gestione della ricerca dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca.Il repository BOA è il modulo del sistema dedicato alla raccolta e alla disseminazione della produzione scientifica di Ateneo. Le pubblicazioni sono ricercabili per parola chiave attraverso il box nella barra orizzontale in alto oppure, mediante il pulsante Sfoglia, per "Afferenza", "Autore", "Titolo", "Tipologia" o "Settore scientifico-disciplinare".
IRIS contiene inoltre alcuni moduli dedicati alla registrazione dei progetti e dei contratti, e alla reportistica avanzata per le attività di valutazione della ricerca
EnglishSkin detection is a preliminary step in several applications, and many different methods are available in the literature. We show that the performance of explicit skin cluster classifiers can be enhanced by preprocessing the images with a white balance algorithm. Different combining strategies are then applied to these binary classifiers to further improve their performance in terms of recall and/or precision. Experimental results on a large and heterogeneous image database are presented.
Gasparini, F., Corchs, S., & Schettini, R. (2005). A recall or precision oriented skin classifier using binary combining strategies. PATTERN RECOGNITION, 30, 2204-2207 [10.1016/j.patcog.2005.04.007].
| Citazione: | Gasparini, F., Corchs, S., & Schettini, R. (2005). A recall or precision oriented skin classifier using binary combining strategies. PATTERN RECOGNITION, 30, 2204-2207 [10.1016/j.patcog.2005.04.007]. | |
| Tipo: | Articolo in rivista - Articolo scientifico | |
| Carattere della pubblicazione: | Scientifica | |
| Titolo: | A recall or precision oriented skin classifier using binary combining strategies | |
| Autori: | Gasparini, F; Corchs, S; Schettini, R | |
| Autori: | ||
| Data di pubblicazione: | 2005 | |
| Lingua: | English | |
| Rivista: | PATTERN RECOGNITION | |
| Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2005.04.007 | |
| Appare nelle tipologie: | 01 - Articolo su rivista |
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Copyright © 2022