肌色検出
使った写真資料は野外や室内、暗い所や明るい所などが混在しており、それゆえにRGB値では値の違いが激しい事がわかります。 そこで下の段に示すようにHSVの表色系で表す事にしました。 （H[0〜359]は色相を表し、下図の色相環の３時方向を0とし、反時計回りに値が大きくなる。S[0〜255]は色彩を表し、色相環の中心からの距離で表している。V[0〜255]は明度であり、色相環の円に直行する軸を取る。Vの値が小さいほど色が暗くなっていく。） HSV表色系は色相「H」と明度「V」が独立しているため、写真の明るさを気にせずに色合いを調べることができるワケです。上の表で注目すべきはHの値で、この値は0〜359の範囲であるにもかかわらず、どの肌色もあまり変わらない大きさになっていることがわかります。ちなみに、1〜8が日本人の肌、9が白人種、10が黒人種の肌のデータであります。つまり、人種に関わらず
Processing 1.0
Download and open the 'Processing' application. Select something from the Examples. Hit the Run button. Lather, rinse, repeat as necessary. More information on using Processing itself is can be found in the environment section of the reference. To learn the Processing language, we recommend you try a few of the built-in examples, and check out the reference. A group of diverse books have been writ
PCA-SIFT
PCA-SIFT: A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors by Yan Ke and Rahul Sukthankar Abstract: Stable local feature detection and representation is a fundamental component of many image registration and object recognition algorithms. Mikolajczyk and Schmid recently evaluated a variety of approaches and identified the SIFT algorithm as being the most resistant to common image def
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