中興大學電機系資訊智慧實驗室

研究生 : 邱士軒 指導教授 : 莊家峰

基於支持向量機輔助之自我組織模糊網路做膚色影像分割

本論文提出基於支持向量機輔助之自我組織模糊網路 (SVM-SOFN) 做膚色影像分割。 SVM-SOFN 是一個結合模糊分群 (Fuzzy Clustering) 與支持向量機 (SVM)的模糊系統，此模糊系統的前件部為對輸入資料作模糊分群 (Fuzzy Clustering) 而得，再使用支持向量機 (SVM) 來做後件部的調整，使得整個系統能夠得到較佳的性能。在 SVM-SOFN 中，有兩種型式的後件部可供選擇，首先是模糊單值型式，稱之為SVM-SSOFN ，另一個則是 TSK 型式，稱之為 SVM-TSOFN 。我們將其應用在膚色切割上，並比較了其他切割方法，我們發現使用 SVM-TSOFN 方法是最好的而且可得到不錯的分割結果。

(1) SVM-SSOFN 系統架構圖

y

1x nx

1wb

1R

rw

1 rrR

1m

rm

x

x

2w

2R2

2m

x

y

1x nx

1wb

1R

rw

rR

2w

2R1 r2

(2) SVM-TSOFN 系統架構圖

…

…

…

… …

…

…

…

…

… …

… …

(5) 500 張測試影像中的 9 張 (6) 9 張測試影像使用 SVM-TSOFN 分割的結果

(3) 50 張訓練影像中的 6 張 (4) 6 張訓練影像使用 SVM-TSOFN 分割的結果