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(shù)的不斷進(jìn)步和計(jì)算機(jī)發(fā)展水平的不斷提高，目標(biāo)檢測和識別算法成為人們所關(guān)注的熱點(diǎn)。皮膚檢測技術(shù)作為其中的重點(diǎn)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(yīng)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(shù)，所做工作包括:
　　1.基于人體皮膚組織細(xì)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(dú)特光譜特性。并利用光譜儀等測量

2、設(shè)備驗(yàn)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(shè)計(jì)和建立了一套多光譜成像系統(tǒng)，開發(fā)了相關(guān)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(fù)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(jìn)行了改進(jìn)，通

3、過迭代減少樣本容量，降低了計(jì)算量，并且利用條件概率的選擇方法，加強(qiáng)了波段之間的相關(guān)性。根據(jù)改進(jìn)后的波段選擇算法，得到本論文提出的最佳波段組合。
　　4.設(shè)計(jì)了多光譜皮膚檢測算法。提取皮膚正樣本和其他負(fù)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(jī))訓(xùn)練，根據(jù)所訓(xùn)練的分類器進(jìn)行皮膚檢測。對比了傳統(tǒng)RGB三波段成像的皮膚檢測結(jié)果，驗(yàn)證了本論文多光譜成像皮膚檢測的有效性。