A Study on Lip Extraction due to Fuzzy Reasoning by Using Color Information
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a method for extracting the lip shape from the region around the lip. It is carried out without limited conditions such as the lipstick or lighting. The proposed method uses color information for the lip shape extraction. They are psychometric quantities of a metric hue angle (hab), a rectangular coordinates(a*) , which are defined in CIE 1976 L*a*b* color space. The method employs fuzzy reasoning was employed in order to consider obscurity in image data such as shade on the face. The membership function of condition part for characteristics in each class was defined by the triangular membership function was used for the fuzzy reasoning. In order to reduce the effect of the data acquisition condition, an extraction method is here presented for the lip shape from region around the lip due to fuzzy reasoning. We studied on set up of the membership function of condition part. The proposed method uses a* color histogram and habcolor histogram of the region around the lip when sets up of membership function of condition part.This paper clarified that the lip was able to be extracted without the no special conditions such as the lipstick or lighting. The experimental result indicates the effectiveness of the propose method; about 98.7 percent of facial images data was extracted its shape.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle