JPH06259549A - 画像領域分割装置 - Google Patents
画像領域分割装置Info
- Publication number
- JPH06259549A JPH06259549A JP5046245A JP4624593A JPH06259549A JP H06259549 A JPH06259549 A JP H06259549A JP 5046245 A JP5046245 A JP 5046245A JP 4624593 A JP4624593 A JP 4624593A JP H06259549 A JPH06259549 A JP H06259549A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- saturation
- hue
- area
- achromatic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】カラー画像を無彩色領域と有彩色領域に分割す
る画像領域分割装置に関し，精度よく両領域を分割でき
るようにすることを目的とする。 【構成】入力画像の各点での彩度を求める手段103 と，
入力画像の各点での色相と有彩色領域の色相との色相差
を求める手段104 と，彩度と色相差を用いて，入力画像
を無彩色領域と有彩色領域に分割するための特徴量を算
出する手段105 とを設け，彩度と色相差を用いて算出し
た特徴量により入力画像を無彩色領域と有彩色領域とに
分割する。
る画像領域分割装置に関し，精度よく両領域を分割でき
るようにすることを目的とする。 【構成】入力画像の各点での彩度を求める手段103 と，
入力画像の各点での色相と有彩色領域の色相との色相差
を求める手段104 と，彩度と色相差を用いて，入力画像
を無彩色領域と有彩色領域に分割するための特徴量を算
出する手段105 とを設け，彩度と色相差を用いて算出し
た特徴量により入力画像を無彩色領域と有彩色領域とに
分割する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，取り込んだ画像を無彩
色領域と有彩色領域とに分割する画像領域分割装置に関
するものである。
色領域と有彩色領域とに分割する画像領域分割装置に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】無彩色領域と有彩色領域に分割する従来
の装置は，画像上の各点の色彩の強さを明るさで正規化
した彩度を求め，求めた彩度が閾値より小さい点は無彩
色領域，閾値以上の点は有彩色領域とする方法を用いて
いた。
の装置は，画像上の各点の色彩の強さを明るさで正規化
した彩度を求め，求めた彩度が閾値より小さい点は無彩
色領域，閾値以上の点は有彩色領域とする方法を用いて
いた。
【０００３】彩度の具体的な算出方法としては，色情報
であるＲ，Ｇ，Ｂ成分をカメラで取り込み，色彩の強さ
を（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）−３ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）により，明
るさを（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）によりそれぞれ求め，それらの商
を彩度とする方法がある。
であるＲ，Ｇ，Ｂ成分をカメラで取り込み，色彩の強さ
を（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）−３ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）により，明
るさを（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）によりそれぞれ求め，それらの商
を彩度とする方法がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】カメラ等で色情報を取
り込むときには，Ｒ，Ｇ，Ｂ各成分にノイズを含んでい
る。彩度を求めるときに明るさで正規化するため，明る
さ（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）の値が小さい場合には，明るさに含ま
れるノイズの影響で，算出される彩度は実際の彩度より
も大きくなる。従って，照明条件等により暗くなった無
彩色領域に位置する点の彩度は大きくなる。
り込むときには，Ｒ，Ｇ，Ｂ各成分にノイズを含んでい
る。彩度を求めるときに明るさで正規化するため，明る
さ（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）の値が小さい場合には，明るさに含ま
れるノイズの影響で，算出される彩度は実際の彩度より
も大きくなる。従って，照明条件等により暗くなった無
彩色領域に位置する点の彩度は大きくなる。
【０００５】また，正確な彩度を得るためにカメラが必
要とする明るさよりも暗い点や明るい点に対しては，検
出できる色彩の強さが低下するので，算出される彩度は
実際の彩度よりも小さくなる。
要とする明るさよりも暗い点や明るい点に対しては，検
出できる色彩の強さが低下するので，算出される彩度は
実際の彩度よりも小さくなる。
【０００６】このような現象が生じるので，彩度のみで
分割する従来の装置では，黒い髪のような低明度の無彩
色領域と，陰影等により暗くなったり，照明により非常
に明るくなったりする顔の有彩色領域とを精度よく分割
することが困難であった。
分割する従来の装置では，黒い髪のような低明度の無彩
色領域と，陰影等により暗くなったり，照明により非常
に明るくなったりする顔の有彩色領域とを精度よく分割
することが困難であった。
【０００７】
【課題を解決するための手段】このような問題を解決す
るために，本発明では，彩度を求める手段に加え，画像
の各点における色相と有彩色領域の色相との色相差を求
める手段と，入力画像を無彩色領域と有彩色領域に分割
するための特徴量を彩度と色相差の２つを用いて算出す
る手段を設けた。
るために，本発明では，彩度を求める手段に加え，画像
の各点における色相と有彩色領域の色相との色相差を求
める手段と，入力画像を無彩色領域と有彩色領域に分割
するための特徴量を彩度と色相差の２つを用いて算出す
る手段を設けた。
【０００８】
【作用】本発明では，画像上の各点の彩度と，画像上の
各点の色相と有彩色領域の色相との色相差の２つから特
徴量を算出し，その特徴量から画像を無彩色領域と有彩
色領域に分割する。
各点の色相と有彩色領域の色相との色相差の２つから特
徴量を算出し，その特徴量から画像を無彩色領域と有彩
色領域に分割する。
【０００９】このように本発明では，彩度だけでなく色
相を含めた特徴量により領域を分割しているので，無彩
色領域の中で，有彩色領域の色相と大きく異なる色相を
持つ点については，確実に無彩色領域として判定できる
ため，照明条件が悪い場合でも無彩色領域と有彩色領域
とを精度よく分割することができる。
相を含めた特徴量により領域を分割しているので，無彩
色領域の中で，有彩色領域の色相と大きく異なる色相を
持つ点については，確実に無彩色領域として判定できる
ため，照明条件が悪い場合でも無彩色領域と有彩色領域
とを精度よく分割することができる。
【００１０】
【実施例】本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明
する。本発明の構成例を図１に示す。図１において，１
０１は画像入力部，１０２は正規化処理部，１０３は彩
度検出部，１０４は色相差検出部，１０５は特徴量算出
部，１０６は２値化処理部である。
する。本発明の構成例を図１に示す。図１において，１
０１は画像入力部，１０２は正規化処理部，１０３は彩
度検出部，１０４は色相差検出部，１０５は特徴量算出
部，１０６は２値化処理部である。
【００１１】画像入力部１０１は，カラー画像を取り込
み，取り込んだ画像から領域分割の対象となる対象画像
を生成し，対象画像のＲ（レッド）成分，Ｇ（グリー
ン）成分，Ｂ（ブルー）成分を表すＲ画像，Ｇ画像，Ｂ
画像を正規化処理部１０２に出力する。対象画像の生成
は，例えば，人物頭部を領域分割の対象とする場合に
は，人物のいない背景画像と，頭部画像との差分から頭
部領域を検出し，頭部領域のみの画像を対象画像とする
ことにより実現できる。
み，取り込んだ画像から領域分割の対象となる対象画像
を生成し，対象画像のＲ（レッド）成分，Ｇ（グリー
ン）成分，Ｂ（ブルー）成分を表すＲ画像，Ｇ画像，Ｂ
画像を正規化処理部１０２に出力する。対象画像の生成
は，例えば，人物頭部を領域分割の対象とする場合に
は，人物のいない背景画像と，頭部画像との差分から頭
部領域を検出し，頭部領域のみの画像を対象画像とする
ことにより実現できる。
【００１２】正規化処理部１０２は，画像入力部１０１
から出力された３枚の画像を取り込み，対象画像の各画
素について，Ｒ，Ｇ，Ｂ成分を明るさで正規化したＸ成
分とＹ成分に変換する。対象画像の各画素値がＸ成分，
Ｙ成分であるＸ画像，Ｙ画像を生成し，彩度検出部１０
３と色相差検出部１０４にＸ画像とＹ画像を出力する。
から出力された３枚の画像を取り込み，対象画像の各画
素について，Ｒ，Ｇ，Ｂ成分を明るさで正規化したＸ成
分とＹ成分に変換する。対象画像の各画素値がＸ成分，
Ｙ成分であるＸ画像，Ｙ画像を生成し，彩度検出部１０
３と色相差検出部１０４にＸ画像とＹ画像を出力する。
【００１３】Ｒ，Ｇ，Ｂ成分からＸ，Ｙ成分への変換の
具体的な方法について説明する。Ｒ，Ｇ，Ｂを軸とする
色空間を明るさで正規化した色平面を図２に示す。色平
面での座標系（Ｘ，Ｙ）を図２に示すように，Ｒ軸上の
点がＸ軸上の１点に対応し，無彩色が原点となるように
定義する。このとき（Ｒ，Ｇ，Ｂ）と（Ｘ，Ｙ）の関係
は次式で表される。
具体的な方法について説明する。Ｒ，Ｇ，Ｂを軸とする
色空間を明るさで正規化した色平面を図２に示す。色平
面での座標系（Ｘ，Ｙ）を図２に示すように，Ｒ軸上の
点がＸ軸上の１点に対応し，無彩色が原点となるように
定義する。このとき（Ｒ，Ｇ，Ｂ）と（Ｘ，Ｙ）の関係
は次式で表される。
【００１４】 Ｘ＝｛２Ｒ−（Ｇ＋Ｂ）｝／√６（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ） Ｙ＝（Ｇ−Ｂ）／√２（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ） ……式（１） この式（１）の変換を行うことにより，画像入力部１０
１から受け取った３枚の画像からＸ画像とＹ画像を生成
できる。
１から受け取った３枚の画像からＸ画像とＹ画像を生成
できる。
【００１５】彩度検出部１０３は，正規化処理部１０２
から出力されたＸ画像とＹ画像を取り込み，対象画像の
各画素の彩度をＸ成分とＹ成分から求め，対象画像の各
画素の値を，求めた彩度とする彩度画像を特徴量算出部
１０５に出力する。対象画像の画素Ｐk （ｋ＝１，２，
…，Ｎ）の彩度Ｓk は，Ｐk のＸ成分をｘk ，Ｙ成分を
ｙk とすると，Ｓk ＝（ｘk 2 ＋ｙk 2 ）1/2 により求
められる。
から出力されたＸ画像とＹ画像を取り込み，対象画像の
各画素の彩度をＸ成分とＹ成分から求め，対象画像の各
画素の値を，求めた彩度とする彩度画像を特徴量算出部
１０５に出力する。対象画像の画素Ｐk （ｋ＝１，２，
…，Ｎ）の彩度Ｓk は，Ｐk のＸ成分をｘk ，Ｙ成分を
ｙk とすると，Ｓk ＝（ｘk 2 ＋ｙk 2 ）1/2 により求
められる。
【００１６】色相差検出部１０４は，正規化処理部１０
２から出力されたＸ画像とＹ画像を取り込み，対象画像
の各画素の色相をＸ成分とＹ成分から求め，有彩色領域
の色相θc との色相差を算出する。対象画像の各画素の
値を，算出した色相差とする色相差画像を特徴量算出部
１０５に出力する。対象画像の画素Ｐk の色相θk は，
θk ＝tan -1（ｙk ／ｘk ）により求められる。
２から出力されたＸ画像とＹ画像を取り込み，対象画像
の各画素の色相をＸ成分とＹ成分から求め，有彩色領域
の色相θc との色相差を算出する。対象画像の各画素の
値を，算出した色相差とする色相差画像を特徴量算出部
１０５に出力する。対象画像の画素Ｐk の色相θk は，
θk ＝tan -1（ｙk ／ｘk ）により求められる。
【００１７】また，有彩色領域の色相θc は，対象画像
の有彩色領域の色相が予め予想される場合には，その色
相を前もって与えておけばよい。予想できない場合につ
いては，例えば，対象画像の画素の色相のモードをθc
とする方法や，対象画像の各画素の中で，設定しておい
た閾値以上の彩度をもつ画素に対する色相の平均値をθ
c とする方法により求めることができる。
の有彩色領域の色相が予め予想される場合には，その色
相を前もって与えておけばよい。予想できない場合につ
いては，例えば，対象画像の画素の色相のモードをθc
とする方法や，対象画像の各画素の中で，設定しておい
た閾値以上の彩度をもつ画素に対する色相の平均値をθ
c とする方法により求めることができる。
【００１８】特徴量算出部１０５は，彩度検出部１０３
から彩度画像を，色相差検出部１０４から色相差画像を
受け取ると，各画素の彩度と色相差から特徴量を算出
し，対象画像の各画素の値を，算出した特徴量とする特
徴量画像を２値化処理部１０６に出力する。特徴量算出
の実施例として，次の２つを示す。
から彩度画像を，色相差検出部１０４から色相差画像を
受け取ると，各画素の彩度と色相差から特徴量を算出
し，対象画像の各画素の値を，算出した特徴量とする特
徴量画像を２値化処理部１０６に出力する。特徴量算出
の実施例として，次の２つを示す。
【００１９】第１の実施例は，対象画像の画素Ｐk の特
徴量Ｆk を， Ｆk ＝Ｓk cos （θk −θc ） ……式（２） により算出する。
徴量Ｆk を， Ｆk ＝Ｓk cos （θk −θc ） ……式（２） により算出する。
【００２０】第２の実施例は， Ｆk ＝Ｓk ｜θk −θc ｜＜θth のとき ＝０ ｜θk −θc ｜≧θth のとき ……式（３） によりＦk を算出する。ここで，θthは予め設定してお
く閾値である。
く閾値である。
【００２１】２値化処理部１０６は，特徴量算出部１０
５から特徴量画像を受けると，特徴量画像を２値化す
る。２値化により分割された２つの領域の内，特徴量の
小さい方を無彩色領域，大きい方を有彩色領域として出
力する。画像の２値化処理は，特徴量画像のヒストグラ
ムを，例えば，判別分析法により２つのクラスに分割す
ることにより実現できる。
５から特徴量画像を受けると，特徴量画像を２値化す
る。２値化により分割された２つの領域の内，特徴量の
小さい方を無彩色領域，大きい方を有彩色領域として出
力する。画像の２値化処理は，特徴量画像のヒストグラ
ムを，例えば，判別分析法により２つのクラスに分割す
ることにより実現できる。
【００２２】次に，頭部画像を髪・目の無彩色領域と顔
の有彩色領域に分割する場合を例にして，図１に示す各
部の動作について説明する。画像入力部１０１は，頭部
画像を取り込み，頭部領域のみ有効とする頭部の対象画
像を生成して，そのＲ画像，Ｇ画像，Ｂ画像を正規化処
理部１０２へ出力する。正規化処理部１０２は，画像入
力部１０１から３枚の画像を受けるとＸ画像とＹ画像を
生成し，それぞれ彩度検出部１０３と色相差検出部１０
４に出力する。彩度検出部１０３は，正規化処理部１０
２からＸ画像とＹ画像を受け取ると彩度画像を生成し，
彩度画像を特徴量算出部１０５に出力する。色相差検出
部１０４は，正規化処理部１０２からＸ画像とＹ画像を
受け取ると，色相差画像を生成し，色相差画像を特徴量
算出部１０５に出力する。特徴量算出部１０５は，彩度
検出部１０３から彩度画像を，色相差検出部１０４から
色相差画像を受け取ると特徴量画像を生成し，特徴量画
像を２値化処理部１０６へ出力する。２値化処理部１０
６は，特徴量算出部１０５から特徴量画像を受け取る
と，特徴量画像を２値化して求めた無彩色領域と有彩色
領域を出力する。
の有彩色領域に分割する場合を例にして，図１に示す各
部の動作について説明する。画像入力部１０１は，頭部
画像を取り込み，頭部領域のみ有効とする頭部の対象画
像を生成して，そのＲ画像，Ｇ画像，Ｂ画像を正規化処
理部１０２へ出力する。正規化処理部１０２は，画像入
力部１０１から３枚の画像を受けるとＸ画像とＹ画像を
生成し，それぞれ彩度検出部１０３と色相差検出部１０
４に出力する。彩度検出部１０３は，正規化処理部１０
２からＸ画像とＹ画像を受け取ると彩度画像を生成し，
彩度画像を特徴量算出部１０５に出力する。色相差検出
部１０４は，正規化処理部１０２からＸ画像とＹ画像を
受け取ると，色相差画像を生成し，色相差画像を特徴量
算出部１０５に出力する。特徴量算出部１０５は，彩度
検出部１０３から彩度画像を，色相差検出部１０４から
色相差画像を受け取ると特徴量画像を生成し，特徴量画
像を２値化処理部１０６へ出力する。２値化処理部１０
６は，特徴量算出部１０５から特徴量画像を受け取る
と，特徴量画像を２値化して求めた無彩色領域と有彩色
領域を出力する。
【００２３】図３（ａ）は，画像を取り込むときの照明
条件が悪い場合について，髪・目の領域と顔領域に対す
る，正規化処理部１０２で求められるＸ成分，Ｙ成分の
分布を示す図である。従来の彩度だけで２つの領域を分
割する装置では，図３（ｂ）の斜線部Ｖに位置する画素
については正しく識別することができない。
条件が悪い場合について，髪・目の領域と顔領域に対す
る，正規化処理部１０２で求められるＸ成分，Ｙ成分の
分布を示す図である。従来の彩度だけで２つの領域を分
割する装置では，図３（ｂ）の斜線部Ｖに位置する画素
については正しく識別することができない。
【００２４】一方，本発明による装置で正しく識別でき
ない画素は，図３（ｃ）と図３（ｄ）の斜線部Ｖ１，Ｖ
２に位置する点である。図３（ｃ）は特徴量を第１の実
施例で求めた場合で，図３（ｄ）は特徴量を第２の実施
例で求めた場合である。本発明により，正しく識別でき
ない画素を少なくでき，照明条件が悪い場合でも髪・目
の領域と顔領域を精度よく識別することができる。
ない画素は，図３（ｃ）と図３（ｄ）の斜線部Ｖ１，Ｖ
２に位置する点である。図３（ｃ）は特徴量を第１の実
施例で求めた場合で，図３（ｄ）は特徴量を第２の実施
例で求めた場合である。本発明により，正しく識別でき
ない画素を少なくでき，照明条件が悪い場合でも髪・目
の領域と顔領域を精度よく識別することができる。
【００２５】
【発明の効果】以上説明したように，本発明によれば，
入力画像の各点の彩度を求める手段に加え，色相と有彩
色領域の色相との色相差を求める手段を有し，彩度と色
相差の２つから算出した特徴量により，入力画像を無彩
色領域と有彩色領域とに分割しているので，黒い髪のよ
うな低明度の無彩色領域と陰影等により暗くなった顔の
有彩色領域を精度よく分割することができる。
入力画像の各点の彩度を求める手段に加え，色相と有彩
色領域の色相との色相差を求める手段を有し，彩度と色
相差の２つから算出した特徴量により，入力画像を無彩
色領域と有彩色領域とに分割しているので，黒い髪のよ
うな低明度の無彩色領域と陰影等により暗くなった顔の
有彩色領域を精度よく分割することができる。
【図１】本発明の一実施例の構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施例の説明に用いる図である。
【図３】本発明の効果を示す図である。
１０１ 画像入力部 １０２ 正規化処理部 １０３ 彩度検出部 １０４ 色相差検出部 １０５ 特徴量算出部 １０６ ２値化処理部
Claims (1)
- 【請求項１】 カラー画像を無彩色領域と有彩色領域に
分割する画像領域分割装置において，入力画像の各点で
の彩度を求める手段と，入力画像の各点での色相と有彩
色領域の色相との色相差を求める手段と，彩度と色相差
を用いて，入力画像を無彩色領域と有彩色領域に分割す
るための特徴量を算出する手段とを有し，この特徴量に
より入力画像を無彩色領域と有彩色領域とに分割するこ
とを特徴とする画像領域分割装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5046245A JPH06259549A (ja) | 1993-03-08 | 1993-03-08 | 画像領域分割装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5046245A JPH06259549A (ja) | 1993-03-08 | 1993-03-08 | 画像領域分割装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06259549A true JPH06259549A (ja) | 1994-09-16 |
Family
ID=12741770
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5046245A Pending JPH06259549A (ja) | 1993-03-08 | 1993-03-08 | 画像領域分割装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06259549A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007094069A1 (ja) * | 2006-02-16 | 2007-08-23 | Fujitsu Limited | 色認識プログラム、色認識装置、色認識方法、および記録媒体 |
| JP2010187351A (ja) * | 2009-02-13 | 2010-08-26 | Olympus Corp | 撮像システム、映像信号処理プログラム、および撮像方法 |
| JP2010187350A (ja) * | 2009-02-13 | 2010-08-26 | Olympus Corp | 撮像システム、映像信号処理プログラム、および撮像方法 |
| US7853075B2 (en) | 2008-07-31 | 2010-12-14 | Hiroshima University | Image segmentation apparatus and image segmentation method |
| JP2019079201A (ja) * | 2017-10-23 | 2019-05-23 | 富士通株式会社 | 画像処理プログラム、画像処理装置および画像処理方法 |
-
1993
- 1993-03-08 JP JP5046245A patent/JPH06259549A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007094069A1 (ja) * | 2006-02-16 | 2007-08-23 | Fujitsu Limited | 色認識プログラム、色認識装置、色認識方法、および記録媒体 |
| US7853075B2 (en) | 2008-07-31 | 2010-12-14 | Hiroshima University | Image segmentation apparatus and image segmentation method |
| JP2010187351A (ja) * | 2009-02-13 | 2010-08-26 | Olympus Corp | 撮像システム、映像信号処理プログラム、および撮像方法 |
| JP2010187350A (ja) * | 2009-02-13 | 2010-08-26 | Olympus Corp | 撮像システム、映像信号処理プログラム、および撮像方法 |
| JP2019079201A (ja) * | 2017-10-23 | 2019-05-23 | 富士通株式会社 | 画像処理プログラム、画像処理装置および画像処理方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0932114B1 (en) | A method of and apparatus for detecting a face-like region | |
| US8055067B2 (en) | Color segmentation | |
| JP4251719B2 (ja) | 複数人物が存在する場合の人間の顔のロバスト追跡システム | |
| CA2249140C (en) | Method and apparatus for object detection and background removal | |
| JP2907120B2 (ja) | 赤目検出補正装置 | |
| US7068840B2 (en) | Determination of an illuminant of digital color image by segmentation and filtering | |
| US6654055B1 (en) | Method for detecting the illumination color of a color image from an average of chromaticity coordinates generated from linear approximations of color transition bands | |
| JP3018914B2 (ja) | 階調補正装置 | |
| WO2015070723A1 (zh) | 眼部图像处理方法和装置 | |
| JP3490910B2 (ja) | 顔領域検出装置 | |
| JP2002183729A (ja) | 画像肌色検出における金髪画素除去方法 | |
| JP2003271971A (ja) | ディジタルカラー画像信号における照度変化のリアルタイムの識別と補償のための方法 | |
| CN104951742A (zh) | 敏感视频的检测方法和系统 | |
| GB2453891A (en) | Pupil color correction device and program | |
| JP3459950B2 (ja) | 顔検出及び顔追跡方法並びにその装置 | |
| CN109583330B (zh) | 一种用于人脸照片的毛孔检测方法 | |
| JPH06259549A (ja) | 画像領域分割装置 | |
| Tattersall et al. | Adaptive shadow identification through automatic parameter estimation in video sequences | |
| Martinkauppi et al. | Face video database | |
| CN115100240A (zh) | 视频中的物体追踪方法及装置、电子设备、存储介质 | |
| JPH10104076A (ja) | 異種物混入検査方法及びそのシステム | |
| KR20030091471A (ko) | ＹＣｒＣｂ 칼라 기반 얼굴 영역 추출 방법 | |
| Salvador | Shadow segmentation and tracking in real-world conditions | |
| KR100230446B1 (ko) | 칼라 화상으로부터 조명의 칼라를 결정하는 방법 | |
| JP2004013768A (ja) | 個人識別方法 |