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EnglishIn this paper we compare different computational strategies for skin detection. They differ in the type of data used in the training phase, the type of pre-processing done on the query image, and the level of visual information used. In particular, we define a high-level computational strategy, which uses a face detector in the pre-processing step. Two different implementations of it are proposed: one relies on an adaptive single gaussian model, the other a fixed threshold skin cluster detector on an illuminant-independent image representation. The experimental results on a heterogeneous dataset containing images acquired under uncontrolled lighting conditions show that the high-level strategies outperform low-level ones.
Bianco, S., Gasparini, F., & Schettini, R. (2013). Computational strategies for skin detection. In Computational Color Imaging, Fourth International Workshop (pp.199-211). Berlin : Springer.
| Citazione: | Bianco, S., Gasparini, F., & Schettini, R. (2013). Computational strategies for skin detection. In Computational Color Imaging, Fourth International Workshop (pp.199-211). Berlin : Springer. | |
| Tipo: | slide + paper | |
| Carattere della pubblicazione: | Scientifica | |
| Presenza di un coautore afferente ad Istituzioni straniere: | No | |
| Titolo: | Computational strategies for skin detection | |
| Autori: | Bianco, S; Gasparini, F; Schettini, R | |
| Autori: | ||
| Data di pubblicazione: | 2013 | |
| Lingua: | English | |
| Nome del convegno: | Computational Color Imaging, Fourth International Workshop,2013 | |
| ISBN: | 978-3-642-36699-4 | |
| Serie: | Lecture Notes in Computer Science | |
| Appare nelle tipologie: | 02 - Intervento a convegno |
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