Once pre-processing phase has finis

Once pre-processing phase has finished, the hue and saturation values for each selected pixel are use to
infer the model, that is, ( ,..., ) 1 n x x x r r r = , where n is the number of samples and a sample is ( , ) i i i x = h s r . As
a result of a testing and comparing phase with several statistical models such as mixture of gaussians or
discrete histograms, the best results have been obtained using a Gaussian model. The values for the
parameters of the Gaussian model (mean, x , and covariance matrix,Σ ) are computed from the sample set
using standard maximum likelihood methods [9]. Once they are found, the probability that a new pixel,
x = (h,s) r , is skin can be calculated as

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมื่อขั้นตอนก่อนการประมวลผลเสร็จเรียบร้อยแล้วสีและค่าความอิ่มตัวของสีในแต่ละพิกเซลเลือกที่มีการใช้งานเพื่อสรุปรูปแบบที่ว่ามีที่ (... ) = 1 nxxxrrr ที่ n คือจำนวนตัวอย่างและตัวอย่างเป็น ( ) IIIX = HSR
ในฐานะที่เป็นผลมาจากการทดสอบและเฟสเปรียบเทียบกับแบบจำลองทางสถิติหลายอย่างเช่นส่วนผสมของ Gaussians หรือ histograms เนื่องผลลัพธ์ที่ดีที่สุดได้รับโดยใช้แบบจำลองเสียน ค่าสำหรับพารามิเตอร์ของรูปแบบการเสียน (หมายถึง x และแปรปรวนเมทริกซ์, Σ) จะคำนวณจากชุดตัวอย่างใช้วิธีโอกาสสูงสุดมาตรฐาน[9] เมื่อพวกเขาจะพบว่าน่าจะเป็นที่พิกเซลใหม่x = (h, s) อาจะสามารถคำนวณผิว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อขั้นตอนการประมวลผลเสร็จเรียบร้อยแล้ว สีสันและความอิ่มตัว ค่าของแต่ละพิกเซลจะเลือกใช้

สรุปรูปแบบ คือ ( . . . ) 1 n x x x R R R = โดยที่ n คือหมายเลขของตัวอย่างและตัวอย่าง ( , ) ฉันฉันฉัน X = H S R . โดย
ผลของการทดสอบและการเปรียบเทียบเฟสกับแบบจำลองทางสถิติต่าง ๆ เช่น ผสมของ gaussians หรือ
ฮิสโตแกรมไม่ต่อเนื่องผลลัพธ์ที่ดีที่สุดได้รับการใช้รูปแบบ ) . ค่าสำหรับพารามิเตอร์ของแบบจำลองเกาส์
( หมายถึง , X , และความแปรปรวนเมทริกซ์ Σ ) คำนวณได้จากกลุ่มตัวอย่างโดยใช้วิธีความน่าจะเป็นสูงสุดมาตรฐาน
[ 9 ] เมื่อเขาพบว่า โอกาสที่พิกเซลใหม่
x = ( H , S ) R , ผิวสามารถคำนวณเป็น