کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4969798 | 1449984 | 2017 | 49 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Lip segmentation based on Lambertian shadings and morphological operators for hyper-spectral images
ترجمه فارسی عنوان
تقسیم لایه بر اساس سایه های لامبرتین و اپراتورهای مورفولوژیکی برای تصاویر طیفی فوق العاده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
الگوی فضایی لب، تقسیم بندی، نقشه غلظت خون، بیش از حد طیف، سایه لامبرتین، مورفولوژی، توصیفگرهای فوریه،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Lip segmentation is a non-trivial task because the colour difference between the lip and the skin regions maybe not so noticeable sometimes. We propose an automatic lip segmentation technique for hyper-spectral images from an imaging prototype with medical applications. Contrarily to many other existing lip segmentation methods, we do not use colour space transformations to localise the lip area. As input image, we use for the first time a parametric blood concentration map computed by using narrow spectral bands. Our method mainly consists of three phases: (i) for each subject generate a subset of face images enhanced by different simulated Lambertian illuminations, then (ii) perform lip segmentation on each enhanced image by using constrained morphological operations, and finally (iii) extract features from Fourier-based modeled lip boundaries for selecting the lip candidate. Experiments for testing our approach are performed under controlled conditions on volunteers and on a public hyper-spectral dataset. Results show the effectiveness of the algorithm against low spectral range, moustache, and noise.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 63, March 2017, Pages 355-370
Journal: Pattern Recognition - Volume 63, March 2017, Pages 355-370
نویسندگان
Alessandro Danielis, Daniela Giorgi, Marcus Larsson, Tomas Strömberg, Sara Colantonio, Ovidio Salvetti,