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title: 201020_面談本田
tags: [面談]

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###### tags: `面談`
# 201020_面談本田

### 進捗
- 9色抽出
- 色補正

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### 9色抽出

切り出したカラーパッチを平滑化し，各辺3等分して領域を分ける．各領域から最頻値を取得することで主要な色を取り出す

入力画像1
![](https://i.imgur.com/wwfTZP3.png =100x)
9色抽出結果1
![](https://i.imgur.com/psF0hNZ.png)

入力画像2
![](https://i.imgur.com/6TRYOqV.png =100x)
9色抽出結果2
![](https://i.imgur.com/E9Qu1iM.png)

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### 色補正

### [Assessing Human Skin Color from Uncalibrated Images](https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.159.2069&rep=rep1&type=pdf)
こちらの研究のキャリブレーション手法を用いて色補正を行う．
変換行列Aを擬似逆行列を用いて求め，各画素に変換行列を適用した
![](https://i.imgur.com/lUmkFmm.png =300x)
![](https://i.imgur.com/b3FrAit.png)
![](https://i.imgur.com/SkR5qNV.png)
T：合わせたいパッチ色
n:パッチ数
A：変換行列
M：画像から取得したパッチ色

![](https://i.imgur.com/mVOsjrE.png)
この論文では，上図のパッチを使用．上段の灰・白色と肌色16種類を主に用いている．



入力1(1つの画像を編集して色合いを変化させたもの)
![](https://i.imgur.com/AOlgpaz.jpg =300x)![](https://i.imgur.com/LQa1S0Q.jpg =300x)


結果1
![](https://i.imgur.com/bHJVe27.png =300x)![](https://i.imgur.com/gUxog7t.png =300x)


入力2(別画像で照明条件が異なるもの)
![](https://i.imgur.com/q7mMVGW.jpg =300x)![](https://i.imgur.com/E0UiLIz.jpg =300x)

結果2
![](https://i.imgur.com/7pKQvVW.jpg =300x)![](https://i.imgur.com/DbYL4AD.jpg =300x)

入力3
![](https://i.imgur.com/5ZD11ay.jpg =300x)![](https://i.imgur.com/I5AqxvL.png =100x)


結果3
![](https://i.imgur.com/u0YcpGc.png =300x)
![](https://i.imgur.com/QA5RL5W.png =300x)


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### 考察
色補正がうまくいっていないケースがある．
補正手法を見直す必要がある．

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### 今後の課題
- パッチ領域を特定する手法を改善
- 色補正手法の見直し
    - 黒・白・灰色を利用する方が肌の分類には適している？


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