分裂式K均值聚类在肤色检测中的应用

"基于分裂式K均值聚类的肤色检测方法通过解决复杂图像背景和光照变化导致的肤色检测难题，提高肤色检测的准确性和鲁棒性。该方法首先运用Gray World理论对图像进行颜色均衡处理，以补偿光照影响，然后建立高效的椭圆肤色模型进行初步检测。接着，在初步检测的肤色区域内应用分裂式K均值聚类（FKM）进行二次判断，以更精确地定位肤色区域。实验验证了这种方法的有效性，它能高效且准确地检测肤色，具有较高的准确率和良好的抗干扰能力。" 本文是一篇关于计算机工程与应用的研究论文，主要探讨了一种新的肤色检测技术。面对复杂图像环境和光照条件变化导致的肤色检测困难，作者赵杰、桑庆兵和刘毅锟提出了基于分裂式K均值聚类的肤色检测方法。此方法旨在改善传统肤色检测算法的不足，提升检测效果。 在算法流程上，首先进行了光线补偿处理，采用了Gray World理论。Gray World是一种全局色彩校正方法，假设图像的整体平均颜色趋向于灰色，通过对图像进行色彩均衡，能够减少光照对肤色检测的影响，使得肤色在不同光照条件下的表现更加一致。 接下来，选择了椭圆模型作为肤色检测的基础。椭圆模型因为其对光照变化的适应性，能够在一定程度上提高检测效率，特别是在复杂背景下，能有效地区分肤色与其他颜色。通过椭圆模型，算法可以初步识别出图像中的肤色区域。 然而，仅仅依靠椭圆模型可能无法达到足够的精确度，因此在初步检测的基础上，论文引入了分裂式K均值聚类（FKM）。FKM是对传统K均值聚类算法的一种改进，通过动态分裂簇来优化聚类结果，能够更好地适应肤色的多样性和连续性，从而在初步肤色区域内进行二次判断，进一步细化肤色检测，提高准确性。 实验结果显示，这种方法在检测肤色区域时表现出高准确率和鲁棒性。它不仅能够准确地识别出肤色，而且在光照变化和复杂背景中仍能保持良好的检测性能，这表明了该算法在实际应用中的实用价值和潜在优势。 基于分裂式K均值聚类的肤色检测方法结合了Gray World理论的颜色均衡、椭圆模型的初步检测以及FKM的精细划分，形成了一个全面且有效的肤色检测框架，对于图像处理和计算机视觉领域，尤其是在人脸识别、视频监控等应用中，具有重要的理论和实践意义。