研究目的
研究全卷积神经网络在计算机视觉中的人体皮肤分割应用。
研究成果
所提出的全卷积神经网络方法在三个公开数据集的皮肤分割任务中取得了令人信服的结果，证明了卷积神经网络在此应用中的有效性。
研究不足
该研究承认获取大型公共皮肤数据集存在困难，以及在光照条件变化和背景杂乱情况下进行皮肤分割的挑战。
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[IEEE 2018年第七届全球消费电子大会(GCCE) - 日本奈良 (2018.10.9-2018.10.12)] 2018年IEEE第七届全球消费电子大会(GCCE) - 基于全卷积神经网络的人体皮肤分割
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DOI：10.1109/GCCE.2018.8574747
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
近年来，皮肤分割在计算机视觉领域备受关注。研究人员通常使用简单的预训练模型或在颜色空间中设定固定阈值来处理皮肤分割问题，但这种方法在许多情况下很可能失效。此外，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已取得巨大成功。本文提出了一种用于皮肤分割的全卷积神经网络方法。本研究提供了一个手工制作的皮肤数据集。实验中我们尝试了多种CNN结构以确定最优方案。根据实验结果，我们在三个知名皮肤数据集上获得了显著成效。
作者：
Chang-Hsian Ma，Huang-chia Shih
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