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Detecting Wetness on Skin using RGB Camera

机译：使用RGB相机检测皮肤上的湿度

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In this study, we propose a method to detect wetness on the surface of human skin and skin phantoms using an RGB camera. Recent research on affect analysis has addressed the non-contact multi-modal analysis of affect aimed at such applications as automated questionnaires. New modalities are needed to develop a more accurate system for analyzing affects than the current system. Thus we focus on emotional sweating, which is among the most reliable modalities in contact methods for affect analysis. However, sweat detection on the human skin has not been achieved by other researchers, and thus it is unclear whether their feature values are useful. The proposed method is based on feature values of color and glossiness obtained from images. In tests of this method, the error rate was approximately 6.5% on a skin phantom and at least approximately 12.7% on human skin. This research will help to develop non-contact affect analysis. (C) 2019 Society for Imaging Science and Technology.
机译：在这项研究中，我们提出了一种使用RGB相机检测人类皮肤和人体模型表面上的湿度的方法。关于情感分析的最新研究已经针对针对诸如自动调查表等应用的情感进行了非接触式多模式分析。需要新的方法来开发比当前系统更准确的系统来分析影响。因此，我们专注于情绪出汗，这是情感分析接触方法中最可靠的方式之一。然而，其他研究人员尚未实现对人体皮肤的汗液检测，因此尚不清楚其特征值是否有用。所提出的方法基于从图像获得的颜色和光泽度的特征值。在此方法的测试中，皮肤模型的错误率约为6.5％，人皮肤的错误率至少约为12.7％。这项研究将有助于开展非接触式影响分析。 （C）2019影像科学与技术学会。

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