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Deteksi Wajah Berbasis Segmentasi Model Warna Menggunakan Template Matching pada Objek Bergerak

机译:基于颜色模型分割的运动对象匹配模板人脸检测

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摘要

Digital image face detection had been developing so much in this last decade. The searching for the bestmethod is still walking until today. This face detection research is using color model based segmentation methodcombined with template matching. There are 4 main process in this research. First, motion detection is used tominimize the size of the image by subtracting image n with image n+m. Then, by using YCbCr color model basedsegmentation, the image is separated by skin color area and non-skin color area. Third, is to reduce the noise byusing the blurring way and by filtering its wide. The last one is matching the area that last with template that hasbeen prepared to detect which area is face. The result of the research, from 217 images and 10 videos , showsthat this method reach up to 70,5% face detection accuration procentage.
机译:在过去的十年中,数字图像人脸检测取得了长足的发展。直到今天,仍在寻找最佳方法。这项面部检测研究是将基于颜色模型的分割方法与模板匹配相结合。本研究有四个主要过程。首先,运动检测用于通过用图像n + m减去图像n来最小化图像的大小。然后,通过使用基于YCbCr颜色模型的细分,将图像分为肤色区域和非肤色区域。第三,是通过使用模糊方式和对噪声进行滤波来降低噪声。最后一个是将最后一个区域与准备检测哪个区域是脸部的模板进行匹配。从217张图像和10个视频中获得的研究结果表明,该方法可达到高达70.5%的面部检测准确率。

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