En aquest projecte es proposa un algorisme de detecció de pell que introdueix el veïnatge a l'hora de classificar píxels. Partim d'un espai de color invariant après a partir de múltiples vistes i introduïm la influència del veïnatge mitjançant camps aleatoris de Markov. A partir dels experiments realitzats podem concloure que la inclusió del veïnatge en el procés de classificació de píxels millora significativament els resultats de detecció.

En aquest projecte es proposa un algorisme de detecció de pell que introdueix el veïnatge a l'hora de classificar píxels. Partim d'un espai de color invariant après a partir de múltiples vistes i introduïm la influència del veïnatge mitjançant camps aleatoris de Markov. A partir dels experiments realitzats podem concloure que la inclusió del veïnatge en el procés de classificació de píxels millora significativament els resultats de detecció.

En este proyecto se propone un algoritmo de detección de piel que introduce la vecindad para clasificar píxeles. Usamos un espacio de color invariante aprendido a partir de múltiples vistas e introducimos la influencia de la vecindad mediante campos aleatorios de Markov. A partir de los experimentos realizados podemos concluir que la inclusión de la vecindad en el proceso de clasificación de píxeles mejora significativamente los resultados de detección.

En este proyecto se propone un algoritmo de detección de piel que introduce la vecindad para clasificar píxeles. Usamos un espacio de color invariante aprendido a partir de múltiples vistas e introducimos la influencia de la vecindad mediante campos aleatorios de Markov. A partir de los experimentos realizados podemos concluir que la inclusión de la vecindad en el proceso de clasificación de píxeles mejora significativamente los resultados de detección.

In this project, we propose a skin detection algorithm which introduces a neighborhood system to classify pixels. We use a color invariant model learnt from different views and we add the influence of the neighborhood using Markov random fields. From the experiments it is concluded that the inclusion of a neighborhood system in the classification process improves significantly the detection results.

In this project, we propose a skin detection algorithm which introduces a neighborhood system to classify pixels. We use a color invariant model learnt from different views and we add the influence of the neighborhood using Markov random fields. From the experiments it is concluded that the inclusion of a neighborhood system in the classification process improves significantly the detection results.