Результаты
Виртуальная база, созданная при помощи программы Poser4®
Опыт № 1
Опыт № 2
Опыт № 3
Опыт № 4
Опыт № 5
Опыт № 6
Опыт № 7
Опыт № 8
Опыт № 9
Опыт № 10
Опыт № 11
Опыт № 12
Опыт № 13
Опыт № 14
Результаты программы для базы, созданной с помощью цифровой видеокамеры
Опыт № 1
Опыт № 2
Опыт № 3
Опыт № 4
Опыт № 5
Опыт № 6
Опыт № 7
Опыт № 8
Опыт № 9
Опыт № 10
Опыт № 11
Опыт № 12
Опыт № 13
Опыт № 14
Опыт № 15
Опыт № 16
Опыт № 17
Опыт № 18
Опыт № 19
Опыт № 20
Опыт № 21
Результат программы на мультипликационное изображение
Опыт № 22
Таблица 1 Сводная таблица результатов
|
Номер опыта |
HSV |
YCbCr |
I1I2I3 |
Negative |
|
Виртуальная база данных, созданная при помощи программы Poser4® | ||||
|
1 |
4 |
1 |
2 |
3 |
|
2 |
4 |
1 |
2 |
3 |
|
3 |
4 |
1 |
2 |
3 |
|
4 |
4 |
1 |
2 |
3 |
|
5 |
4 |
1 |
2 |
3 |
|
6 |
4 |
1 |
2 |
3 |
|
7 |
0 |
0 |
2 |
1 |
|
8 |
0 |
0 |
2 |
1 |
|
9 |
0 |
0 |
2 |
1 |
|
10 |
0 |
0 |
2 |
1 |
|
11 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
12 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
13 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
14 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
Реальная база, созданная при помощи цифровой видеокамеры | ||||
|
1 |
4 |
1 |
2 |
3 |
|
2 |
1 |
2 |
4 |
3 |
|
3 |
2 |
1 |
4 |
3 |
|
4 |
2 |
1 |
0 |
3 |
|
5 |
3 |
1 |
4 |
2 |
|
6 |
4 |
1 |
3 |
2 |
|
7 |
2 |
1 |
4 |
3 |
|
8 |
0 |
1 |
0 |
2 |
|
9 |
3 |
1 |
4 |
2 |
|
10 |
2 |
1 |
0 |
3 |
|
11 |
1 |
2 |
0 |
3 |
|
12 |
2 |
1 |
0 |
3 |
|
13 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
14 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
15 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
16 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
17 |
0 |
1 |
3 |
2 |
|
18 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
19 |
2 |
1 |
3 |
4 |
|
20 |
0 |
1 |
0 |
2 |
|
21 |
1 |
2 |
2 |
2 |
Здесь:
1,2.3,4 – относительная характеристика выделения(визуально). Лицо выделяется, но с шумами. Где существует лучшая возможность выделить большее белое пятно, относящееся к лицу – тот вариант занимает высшее место.
0 – не выделяет лица вовсе или выдает шумовую маску.
В результате можно увидеть, что разработанный метод ничем не уступает другим методам, а для некоторых случаев (затемненных изображений, локализации темнокожих и т.п. лиц) выигрывает у всех представленных методов. Кроме того метод является очень простым в реализации.
Для предоставленных данных метод локализовал лицо в 92% случаев.
В то время как другие методы показали следующие результаты:
HSV: 56%
YCbCr: 64%
I1I2I3: 58%
Притом, в 19% опытов, метод, основанный на инверсии цвета, единственный дал результат.
Однако, нужно заметить, что при этом большинство изображений являются сложными для выделения требуемого участка, т.к. либо затемнены, либо имеется фон, близкий к цвету кожи белого человека). Поэтому нужно учитывать влияние данных факторов при оценке процентного распределения результатов.
Отдельно, Опыт 22 показывает, что с мультипликационными лицами работает лучше метод HSV.
Как видно из предпоследнего опыта (Опыт №21), изображение, не содержащее лиц вовсе, лучше всего определилось методом HSV. Однако, данный метод очень чувствителен к световому выравниванию и при затемнении не работает вовсе.