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Probability Approximation Using Best-Tree Distribution for Skin Detection

机译:使用最佳树分布进行皮肤检测的概率近似

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摘要

Skin detection consists in detecting human skin pixels from an image. In this paper we propose a new skin detection algorithm based on approximation of an image patch joint distribution, called Best-Tree distribution. A tree distribution model is more general than a bayesian network one. It can represent a joint distribution in an intuitive and efficient way. We assess the performance of our method on the Compaq database by measuring the Receiver Operating Characteristic curve and its under area. These measures have proved better performances of our model than the baseline one.
机译:皮肤检测包括从图像中检测人的皮肤像素。在本文中,我们提出了一种基于图像补丁关节分布的近似值的新皮肤检测算法,称为最佳树分布。树分布模型比贝叶斯网络模型更通用。它可以直观有效的方式表示联合分布。我们通过测量接收器工作特性曲线及其下面积来评估我们方法在Compaq数据库上的性能。这些措施证明了我们的模型比基准模型具有更好的性能。

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