[論文レビュー] Automated Switching System for Skin Pixel Segmentation in Varied Lighting

Ankit Chaudhary, Ankur Gupta|arXiv (Cornell University)|Apr 17, 2013

Video Surveillance and Tracking Methods参考文献 23被引用数 15

ひとこと要約

本論文では、HSV色空間の明度成分（V）における皮膚画素値の統計的平均に基づき、照明状態の変化に応じて最適な色空間を動的に選択することで、変動する照明条件下でも皮膚画素分離を向上させる自動スイッチングシステムを提案する。照明変化に適応することで、実環境における多様な照明環境において、静的色モデルを上回る顕著な分離精度の向上を実現する。

ABSTRACT

In Computer Vision, colour-based spatial techniquesoften assume a static skin colour model. However, skin colour perceived by a camera can change when lighting changes. In common real environment multiple light sources impinge on the skin. Moreover, detection techniques may vary when the image under study is taken under different lighting condition than the one that was earlier under consideration. Therefore, for robust skin pixel detection, a dynamic skin colour model that can cope with the changes must be employed. This paper shows that skin pixel detection in a digital colour image can be significantly improved by employing automated colour space switching methods. In the root of the switching technique which is employed in this study, lies the statistical mean of value of the skin pixels in the image which in turn has been derived from the Value, measures as a third component of the HSV. The study is based on experimentations on a set of images where capture time conditions varying from highly illuminated to almost dark.

研究の動機と目的

• コンピュータビジョンにおける変動する照明条件下での一貫性のない皮膚画素検出の課題に対処すること。
• 実環境の照明変化に適応可能な動的皮膚色モデルの開発。
• 皮膚検出に最も適した色空間を自動的に選択することで、分離精度の向上。
• 明るい環境からほぼ暗い環境まで、多様な照明条件下での性能評価。
• 静的皮膚色モデルへの依存を低減する、頑健で自動化されたソリューションの提供。

提案手法

• システムは、HSV色空間の明度（V）成分における皮膚画素の平均値を計算し、全体の照明レベルを評価する。
• 計算された平均V値に基づき、低照度、中程度照度、高照度に最適化された事前に定義された色空間（例：RGB、HSV、YCbCr）に自動的に切り替える。
• 選択された色空間で色空間しきい値による分離を実行し、現在の照明状態に合わせてしきい値を調整する。
• スイッチング論理は、変動する照明条件下での画像セットの実験的分析から導き出された経験的しきい値に基づく。
• システムは、1日中の異なる時間に撮影された画像データセットを用いて、スイッチング動作の学習と検証を実施する。
• システムはリアルタイムで分離性能を評価し、各画像ごとに色空間を動的に調整する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 照明の変動は、デジタル画像における静的皮膚色モデルの性能にどのように影響するか？
• RQ2 自動色空間スイッチングは、多様な照明条件下での皮膚画素分離精度を向上させることができるか？
• RQ3 HSV色空間におけるどの統計的指標が、皮膚分離に最適な色空間を信頼性高く予測できるか？
• RQ4 提案されたスイッチング機構は、明るい環境から暗い環境まで一貫した分離性能を維持するのにどの程度効果的か？
• RQ5 照明状態が変化する中で、異なる色空間の間にはどのような性能的トレードオフが生じるか？

主な発見

• 提案された自動スイッチングシステムは、変動する照明条件下で静的色モデルを上回る顕著な皮膚画素分離精度の向上を実現した。
• HSV色空間における明度（V）成分の平均値が、分離に最適な色空間を決定する信頼性のある指標であることが示された。
• 特に低照度および混合照度条件下では、静的モデルが失敗する中で、性能向上が顕著に認められた。
• 明るい環境からほぼ暗い環境まで、撮影された画像すべてで一貫した分離結果が得られた。
• 照明変化に動的に適応することで、皮膚検出における誤検出率および見逃し率が低減された。
• スイッチング機構は、各照明状態ごとの手動キャリブレーションを必要とせず、頑健で適応性に富んでいた。