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此程序使用的集成环境为TI公司的CCS。程序的平台是使用合众达的VPMDM642
c_fusejiance是用DSP进行肤色检测。人体的皮肤颜色是人体的一个重要特征，肤色检测被广泛的应用于人脸跟踪、人脸检测、手语识别、敏感图像过滤等领域中.
-use of this procedure for the integrated environment TI's CCS. Procedures for the use of the platform is up to the UCO i
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MATLAB中实现GMM算法的原始代码，实现图像分割-GMM algorithm implemented in MATLAB source code for image segmentation
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这是SEED-VPM642的肤色检测程序。
在视频显示任务的循环中，程序首先将视频数据从输入缓冲区读入自己开设的临时图像处理缓冲区，再在临时图像处理缓冲区上进行处理，处理后的数据再输出到输出缓冲区。
本程序还对肤色范围进行了判断计算，并将肤色区域用方框标出。-This is a SEED-VPM642 skin testing procedures. Video display tasks in the cycle, the program will first video data r
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code to detect the skin color in an well illuminated image
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提出了一种基于肤色的精确人脸定位算法,详细叙述了在图片的颜色调整与肤色检测,肤色区域的平滑、
分割与填充,候选眼睛的选取及配对中遇到的具体问题并提出了解决方案. 本算法能较为准确地定位彩色图像
中的正面、小角度偏侧和旋转的人脸,还能检测出一幅图中的多个人脸.-Presents a human face based on skin color precision positioning algorithm, described in detail in the image color ad
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实现一种结合颜色空间、变换及变形模板的自动唇部定位及唇轮廓提取、跟踪方法首先在空间建立肤色模型进行人脸检测、定位, 并由人脸几何特征进行唇部粗定位然后结合唇色模型进行变换使肤、唇色差别明显化, 提出根据亮度信息对变换结果预处理后用法进行图像分割, 经唇色模型进一步验证后实现唇部精定位再使用变形模板来进行嘴唇轮廓特征提取, 为增强内轮廓定位的鲁棒性, 对经亮度预处理和唇色模型验证得到的口腔区域边缘图进行曲线拟合来实现内轮廓定位最后, 将唇读图像序列中上一帧的唇部定位结果拓展后作为当前帧的预测区域再
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It can detect human emotion from image. First it take an image, then by skin color segmentation it detect human skin color then it detect human face. Then it separate the eyes & lip from the face. Then it draw bezier curve for eyes & lips. Then it co
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Used for detecting skin in image.Uses YCbCr color space
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找出图像中肤色的位置，对人的皮肤所在位置进行定位-Identify the location of the image color of human skin to locate the location of
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有效的肤色分割程序，将RGB颜色空间转化到YCbCr空间，有效处理了光照 通过形态学处理完善了图片肤色分割的圆滑程度-Skin color segmentation and effective procedure to RGB color space conversion to the YCbCr space to deal effectively with the light through the morphological processing and improved color ima
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提出一种基于改进的肤色分割和距离变换的快速人脸检测算法。该算法对传统肤色分割进行了改进,
使得肤色分割更加可靠,而且能够对图像中的多个人脸进行快速定位。-Proposed a color segmentation based on improved distance transform and Fast face detection algorithm. The traditional color segmentation algorithm has been improved, makin
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The function generate_skinmap reads an image file given by the input parameter string
filename, read by the MATLAB function imread .
out - contains the skinmap overlayed onto the image with skin pixels
marked in blue color.
bin - contains the
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1. 在RGB彩色空间，在测试图像中利用Photoshop手工选择皮肤样本，得出肤色在彩色空间中的均值和方差；
2. 通过计算测试图象中各象素点是否在得到的肤色空间,并且将不在肤色空间的像素置0，仅在被测试图像中留下肤色像素.
-In the RGB color space, in the test image using Photoshop manually select the skin samples, obtained the mean and variance of co
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对原始图像 Beauty.jpg进行彩色图像处理，使画面中的以下情况得到改善：
1. Œ 整个画面光线偏暗
2. 画面在色彩上偏紫
3. Ž 皮肤上有很多的雀斑
4. 右下角偏亮-On original image Beauty.jpg, color image processing, the screen in the following situation be improved: 1. Entire screen dark sc
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在目前的人脸图像信息处理领域中，包含有人脸识别、人脸跟踪、姿态估计、表情识别等多个研究方向，然而，所有这些研究方向都涉及到一个人脸标识和定位的问题，即必须知道人脸在图像中的位置以及尺寸——人脸检测。因此，对于一个完整的、自动的人脸信息分析系统来说，人脸检测算法是必不可少的。本文主要是对基于matlab平台的彩色图像皮肤区域分割算法及人脸检测系统的设计做了介绍。-In the face image information processing, including face recogniti
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在彩色空间中，皮肤颜色的分布较为集中，与其他景物颜色间有较好的可区分性，可以用模型描述或对样本进行学习的方法加以判别。图像中皮肤颜色的差异主要由光照引起，在检测中只考虑色度信息，就可以减少光照的影响，使肤色的分布更趋集中。通过检测皮肤区域，可以缩小人脸的搜索范围，提高检测速度。HSV空间是RGB空间的非线性变换，它将原本相关性很强的R、G、B值转换为相关性较弱的H、S、V值，H和S分量与人感受色彩的方式相一致。HSV颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述.-In the color space,
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图像预处理技术研究与软件实现项目在现有图像处理研究的基础上，研究了灰度化转换、滤波和边缘检测等多种图像基本处理操作，开展了图像结构分析、数学模型建立、多种算法实现及结果对比，完成了GUI界面的创建，展示了图像的灰度化、二值化、反色、去噪等基本预处理过程，以及Sobel、LoG、Canny边缘检测等基本算法，实现了界面换肤和音乐播放的功能。-Image pretreatment technology research and software achieved project in existin
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不同颜色空间下的人脸图像分割，彩色图像处理中有许多彩色空间坐标系，最常见的是RGB空间。其余的还有HSV空间、YCrCb空间、YIQ空间和YUV空间等，这些都可以从RGB空间转换而来。在大多数情况下，图像信息是以RGB的颜色体系保存，然而在人脸肤色分析中，由于RGB颜色的R、G、B三个颜色分量都包含亮度信息，存在极强的相关性，一般不适合肤色处理。所以一般情况下在进行肤色区域检测之前，要将RGB颜色体系转换到其他颜色体系中，而不直接利用RGB彩色空间。(There are many color s
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人脸检测与跟踪是一个重要而活跃的研究领域，它在视频监控、生物特征识别、视频编码等领域有着广泛的应用前景。该项目的目标是在FPGA板上实现实时系统来检测和跟踪人脸。人脸检测算法包括肤色分割和图像滤波。通过计算被检测区域的质心来确定人脸的位置。该算法的软件版本独立实现，并在matlab的静止图像上进行测试。虽然从MATLAB到Verilog的转换没有预期的那样顺利，实验结果证明了实时系统的准确性和有效性，甚至在不同的光线、面部姿态和肤色的条件下也是如此。所有硬件实现的计算都是以最小的计算量实时完成的
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用画笔工具在训练图像中拾取那些可能是肤色的像素，，并分别记录下这些像素在RGB和HSV颜色空间的颜色值，根据大量的样本值，确定肤色在两个颜色空间三通道的阈值，用所确定的阈值寻找测试图像中的肤色区域。一种简单的可视化这一过程的方法是将所有非肤色像素指定为黑色，肤色像素指定为白色。(Use the brush tool to pick up those may be the color pixels in the training images, and records the pixels in
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