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Previous issue date: 2015-04-14 / Skin detection techniques are widely applied to locate and to track parts of the human
body with the objective of posterior recognition, having received great attention in recent
years in the development of research in reason to the innumerable possible applications
with the detection and tracking of faces, identification of naked people, identification
of hand movements, among others. The present work proposed the construction of
mathematical models for the detection of human skin tones such as, white, yellow, brown
and black in digital color images in the RGB and HSV color spaces. Using a set of
human skin tone samples, mathematical models were constructed describing how the
variables of each color pixel in the RGB and HSV systems interrelate. To understand
the answer of the proposed system, the mechanistic model was chosen, dividing it into
components, observing the behavior of each part and the interactions that occurred
between them. The proposed RGB filter reached a 98.3657% reduction index of the
spectrum, classifying only 1.6343% (253,159 tones) as possible skin tones and the HSV
model reduced the likely spectrum to 2.5352% (94,030 tones), discarding 97.4648% of
the colors as candidates for human skin tones. When the proposed filters, were applied
to the reduction of the probable range of human skin tones, well-defined bands in the
geometric representation of the color spaces were selected. The experimental validation
of the effectiveness of the RGB model showed that the proposed filter has conservative
characteristics in the detection of skin, mistakenly classifying as skin only 6.7163% of
the sample space. The proposed RGB filter has low sensitivity of 61.0831% and high
specificity of 95.2769% in the detection of human skin in digital images. The HSV model
had rates of (54,6333%) low sensitivity and (92,6390%) high specificity, considered low
when compared to the performance of the other algorithms. / Técnicas de detecção de pele são amplamente aplicadas para localizar e rastrear partes
do corpo humano com o objetivo de posterior reconhecimento, tendo recebido nos
últimos anos grande atenção no desenvolvimento de pesquisas em razão das inúmeras
aplicações possíveis como detecção e rastreamento de faces, identificação de pessoas
nuas, identificação de movimentos das mãos, entre outras. O presente trabalho propôs
construir 2 modelos matemáticos para detecção de tons de pele humana branca, amarela,
parda e preta em imagens digitais coloridas nos espaços de cores RGB e HSV. Utilizandose
de um conjunto de amostras de tons de pele humana foram construídos modelos
matemáticos que descrevem como as variáveis de cada pixel de cor nos sistemas RGB
e HSV se relacionam. Para compreender a resposta do sistema proposto, foi escolhido
o modelo mecanístico, dividindo-o em componentes e observando o comportamento de
cada parte e das interações que ocorreram entre elas. O filtro RGB proposto alcançou
o índice de redução de 98,3657% do espectro, classificando apenas 1,6343% (253.159
tons) como possíveis tons de pele e o modelo HSV reduziu para 2,5352% (94.030 tons)
o espectro provável, descartando 97,4648% das cores como candidatas a tons de pele
humana. Os filtros propostos, quando aplicados à redução do espectro provável de tons de
pele humana, selecionaram faixas bem definidas na representação geométrica dos espaços
de cores. A validação experimental da eficácia do modelo RGB mostrou que o filtro
proposto apresenta características conservadoras na detecção de pele classificando como
pele, erroneamente, apenas 4,5075% do espaço amostral. O filtro RGB proposto possui
baixa sensibilidade de 56,9698% e elevada especificidade de 95,4925% na detecção de
pele humana em imagens digitais. O modelo HSV apresentou taxas de baixa sensibilidade
(54,6333%) e alta especificidade (92,6390%), quando comparadas ao desempenho dos
demais algoritmos propostos na literatura.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/4756 |
| Date | 14 April 2015 |
| Creators | Feitosa, Rafael Divino Ferreira |
| Contributors | Oliveira, Leandro Luís Galdino, Oliveira, Leandro Luís Galdino de, Soares, Fabrízzio Alphonsus Alves de Melo Nunes, Silva, Solange da |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF), UFG, Brasil, Instituto de Informática - INF (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -3303550325223384799, 600, 600, 600, -7712266734633644768, 3671711205811204509 |
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