基于多光譜成像的皮膚檢測算法研究.pdf

1、隨著數(shù)字圖像處理技術的不斷進步和計算機發(fā)展水平的不斷提高，目標檢測和識別算法成為人們所關注的熱點。皮膚檢測技術作為其中的重點研究方向之一，在人體檢測、人臉識別和姿態(tài)檢測等方面有著重要應用。與傳統(tǒng)的RGB成像的檢測方法不同，本文探索了基于多光譜成像系統(tǒng)的皮膚檢測技術，所做工作包括:
　　1.基于人體皮膚組織細胞在多光譜成像下吸收和反射光線的生理特征，研究了人體皮膚在400nm-1000nm光譜波段下的獨特光譜特性。并利用光譜儀等測量

2、設備驗證了人體皮膚和生活中常見物品的多光譜反射率特征的差異性。
　　2.設計和建立了一套多光譜成像系統(tǒng)，開發(fā)了相關的軟件平臺。利用該系統(tǒng)，采集了多光譜成像下的人體皮膚正樣本和生活中常見物品負樣本，建立了多光譜皮膚檢測數(shù)據(jù)庫。
　　3.為了減少多光譜檢測的波段，從而簡化多光譜檢測的硬件系統(tǒng)并提高算法效率，研究了多光譜波段選擇方法。對經(jīng)典的Sequential Forward Selection（序列前向選擇）算法進行了改進，通

3、過迭代減少樣本容量，降低了計算量，并且利用條件概率的選擇方法，加強了波段之間的相關性。根據(jù)改進后的波段選擇算法，得到本論文提出的最佳波段組合。
　　4.設計了多光譜皮膚檢測算法。提取皮膚正樣本和其他負樣本在所選波段下的多光譜反射率特征，利用SVM(Support Vector Machine，支持向量機)訓練，根據(jù)所訓練的分類器進行皮膚檢測。對比了傳統(tǒng)RGB三波段成像的皮膚檢測結果，驗證了本論文多光譜成像皮膚檢測的有效性。