b. Approches
basées sur la couleur de la peau :
Dans cette approche, la couleur de peau humaine a
été employée comme un dispositif efficace pour la
détection de visage, et les applications reliées. Bien que la
couleur de peau diffère d'un individu à un autre, plusieurs
études ont prouvé que la différence principale existe dans
l'intensité plutôt que la chrominance. Plusieurs espaces de
couleur ont été employés pour marquer des pixels de peau
comprenant RVB [4, 39], NRGB (RVB normal) [4, 26], HSV [4, 18] ...
J.C. Terrillon et al. [4, 46] ont présenté une
étude comparative de plusieurs espaces de couleur largement
répandus pour la détection de visages. Dans cette étude,
les auteurs comparent les espaces chrominance en modelant des distributions de
couleur de peau à un modèle gaussien. Dans leur essai de
détection de visages, l'espace normal de TSL fournit les meilleurs
résultats, cependant, leur conclusion générale est au
sujet du critère le plus important pour la couleur de peau filtrant, qui
est le degré du chevauchement entre la peau et les distributions de
non-visages dans un espace donné (et ceci dépend fortement du
nombre d'échantillons disponibles de peau et de non-visages). La
segmentation de couleur peut fondamentalement être effectuée en
utilisant les seuils appropriés de couleur de peau où elle est
modelée par des histogrammes ou des diagrammes [4, 16, 17].
Dans des méthodes plus complexes, N. Oliver et al. [4,
26] et Yang et al. [4, 19] utilisent une distribution gaussienne pour
représenter un faisceau de couleur de peau, se composant de milliers
d'échantillons, pris des différentes races humaines. La
distribution gaussienne est simplement caractérisée par sa
matrice moyenne et de covariance. N'importe quelle couleur de pixel d'une image
d'entrée est comparée au modèle de couleur de peau en
calculant la distance de Mahalanobis [4, 21]. Cette distance donne une
idée sur la ressemblance entre la couleur de pixel et la couleur de peau
du modèle.
Quoique l'information de couleur semble être un outil
efficace pour identifier des secteurs faciaux, les modèles de couleur de
peau peuvent échouer quand le spectre (la température
corrélée de couleur) de la source lumineuse change de
manière significative. En outre, les caractéristiques du
dispositif d'acquisition (équilibre spécifiquement blanc)
effectueront également la transformation de couleur entre
l'environnement et l'image.
En général, les filtres de couleur de peau sont
construits en employant des seuils fixes pour des distributions de pixels
témoins dans l'espace de couleurs.
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