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Detecção de pele humana em imagens veiculadas na web. / Skin detection in web imagery.

Face detection, gesture recognition and pornography content assessment
are some of the applications that require the detection of human
skin in digital imagery. Most methods employ color as the main feature
for this task. Whenever the acquisition conditions are controlled, there
is available information about illumination, resolution and geometry,
making the skin detection problem a relatively easy task for which there
are plenty of results in the literature. The problem becomes more challenging
in less structured conditions, mainly because of the influence
illumination conditions have on the apparent color of objects. There are
proposals for color correction that lead to both good and bad classification
results, depending on the input data. When dealing with Web
imagery, little can be assumed about their content or about the conditions
in which they were acquired, and robust techniques are needed
for skin detection. This MSc thesis makes a qualitative assessment of
seven skin detection models and of four different types of input data. A
heuristic is proposed for deciding if an image requires color correction
and, if needed, which is the best suited technique. Results are compared
by means of measures derived from confusion matrices, and our
approach produces competitive classification products. / A detecção de pele humana em imagens digitais é utilizada para diversas
aplicações como detecção de faces, reconhecimento de gestos e detecção
de pornografia. A forma mais comum de detecção de pele encontrada
na literatura é através da cor. A variação de iluminação pode redundar
em efeitos nocivos à detecção de pele, pois a aparência da cor de um
objeto é diretamente relacionada com a forma em que ele é iluminado.
Para a detecção de pele pela cor exclusivamente, estratégias robustas
às variações de iluminação e modelos descrevam corretamente o agrupamento
das cores da pele devem ser utilizados. Ao enfrentarmos o
problema de detecção de pele em ambientes onde não há controle sobre
as características da imagem, não encontramos resultados satisfatórios
na literatura, principalmente quando se refere à tentativa de minimizar
os efeitos da variação de iluminação. As estratégias de correção de
cor presentes na literatura melhoram consideravelmente a detecção de
pele em algumas situações específicas, mas degradam esta classificação
em outras situações. Neste trabalho, avaliamos o desempenho de
sete diferentes modelos de detecção de pele, com quatro diferentes tipos
de dados de entrada e propusemos uma estratégia para escolha das
imagens que serão submetidas à correção de cor e o tipo de técnica de
correção de cor mais adequado para esta imagem. A técnica que utiliza
um modelo gaussiano bivariado, utilizando as duas primeiras componentes
após aplicarmos transformação de componentes principais ao
dados RGB da amostra de pele utilizada para treinamento resultou na
melhor técnica abordada nesse trabalho ao utilizarmos a correção de
cor proposta. Os resultados obtidos são comparados por meio de diversas
métricas derivadas da matriz de confusão, e se mostram pelo menos
tão bons quanto os alcançados por técnicas disponíveis na literatura.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufal.br:riufal/812
Date13 February 2006
CreatorsRamos Filho, Heitor Soares
ContributorsOrgambide, Alejandro César Frery, FRERY, A. C., Cesar Junior, Roberto Marcondes, CESAR JUNIOR, R. M., Silva, Glauber Jose Ferreira Tomaz da, SILVA, G. T.
PublisherUniversidade Federal de Alagoas, BR, Modelagem Computacional de Conhecimento, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento, UFAL
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFAL, instname:Universidade Federal de Alagoas, instacron:UFAL
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relationbitstream:http://www.repositorio.ufal.br:8080/bitstream/riufal/812/1/Dissertacao_HeitorSoaresRamosFilho_2006.pdf, bitstream:http://www.repositorio.ufal.br:8080/bitstream/riufal/812/2/Dissertacao_HeitorSoaresRamosFilho_2006.pdf.txt

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