Automatic segmentation of the mouth and its components in color images
En este documento se presenta un método simple y rápido para una segmentación automática de la boca y sus componentes a partir del rostro de un hablante en imágenes a color. Primero se requiere una función de transformación lineal a pedazos en la imagen, seguida de una conversión del modelo RGB al H...
- Autores:
-
Díaz Monterrosas, Pablo Rodrigo
Magadán Salazar, Andrea
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2006
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:red.uao.edu.co:10614/188
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10614/188
- Palabra clave:
- Procesamiento de imagenes
Visión por computador
Color
Image processing
Computer vision
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidente
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En este documento se presenta un método simple y rápido para una segmentación automática de la boca y sus componentes a partir del rostro de un hablante en imágenes a color. Primero se requiere una función de transformación lineal a pedazos en la imagen, seguida de una conversión del modelo RGB al HLS; segundo, se aplican un umbral y una proyección de su resultado binario para localizar automáticamente la boca; tercero, se realiza un etiquetado de pixeles para separar la boca del resto del fondo; finalmente, se extraen las áreas de cavidad bucal, dientes y lengua, moralizando rangos de color en los planos de rojo, verde, azul, tono, saturación e intensidad. Este método fue desarrollado como un paso fundamental en un proceso de caracterización visual de fonemas consonantes del idioma español a partir de secuencias de imágenes, el cual es uno de los módulos hacia un sistema de lectura de labios. |
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Díaz Monterrosas, Pablo Rodrigoc86d7007961756b4f40adf6fad3051fd-1Magadán Salazar, Andrea0176d1b107e076d1ee77049cef04dd74-1Universidad Autónoma de Occidente. Calle 25 115-85. Km 2 vía Cali-Jamundí2011-09-28T22:29:38Z2011-09-28T22:29:38Z2006-010121-0777http://hdl.handle.net/10614/188En este documento se presenta un método simple y rápido para una segmentación automática de la boca y sus componentes a partir del rostro de un hablante en imágenes a color. Primero se requiere una función de transformación lineal a pedazos en la imagen, seguida de una conversión del modelo RGB al HLS; segundo, se aplican un umbral y una proyección de su resultado binario para localizar automáticamente la boca; tercero, se realiza un etiquetado de pixeles para separar la boca del resto del fondo; finalmente, se extraen las áreas de cavidad bucal, dientes y lengua, moralizando rangos de color en los planos de rojo, verde, azul, tono, saturación e intensidad. Este método fue desarrollado como un paso fundamental en un proceso de caracterización visual de fonemas consonantes del idioma español a partir de secuencias de imágenes, el cual es uno de los módulos hacia un sistema de lectura de labios.In this paper a simple and fast method for an automatic segmentation of the mouth and its components from a speaker’s face in color images is presented. Firstly, a piecewise linear transformation function on the image is required, followed by a conversion from RGB to HLS model; secondly, a threshold and a projection of its binary result are applied in order to automatically locate the mouth; thirdly, a pixel labeling is performed to separate the mouth from the remaining background; finally, by the threshold of color ranges on red, green, blue, hue, saturation, and intensity planes, the areas of oral cavity, teeth, and tongue are extracted. This method was developed as a fundamental step in a Spanish consonant phoneme visual characterization process from image sequences, which is one of the modules towards a lipreading system.application/pdfspaUniversidad Autónoma de OccidenteEl hombre y la máquina no. 26 (ene.-jun. 2006); p. 30-39Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidentehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2instname:Universidad Autónoma de Occidentereponame:Repositorio Institucional UAOProcesamiento de imagenesVisión por computadorColorImage processingComputer visionAutomatic segmentation of the mouth and its components in color imagesArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85PublicationTHUMBNAILT0003039.pdf.jpgT0003039.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14734https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/6818e7c9-cd93-4c59-b670-b128122da403/download088665865c54606bf6903e0e4cbf41c4MD54ORIGINALT0003039.pdfapplication/pdf444460https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/0dd49874-c5f0-40d7-821d-dc9f15b186c4/download8be39355bfb0d8a63afcf9c54863df4dMD51LICENSElicense.txttext/plain1849https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/bc819aff-1a76-40c6-b6ed-f018b4e0a92d/download8551db7008061a23053eb9074666f7c8MD52TEXTT0003039.pdf.txtT0003039.pdf.txtExtracted texttext/plain26827https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/6d5910a7-6098-4ae4-b594-2b007288d6cb/downloadded7586671432f0c30eb1a4081368d76MD5310614/188oai:dspace7-uao.metacatalogo.com:10614/1882024-01-19 16:00:22.629https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidenteopen.accesshttps://dspace7-uao.metacatalogo.comRepositorio UAOrepositorio@uao.edu.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 |