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*2次・3次判定
画像全体の色特徴から、2次元か3次元か判定する

*絶対領域そのもの
黒ベタ領域の形状をフィッティングし、パラメータ化
パラメータをSVMなどで学習して、trueかfalseの判定をする

肌色・黒色領域が近くにあることを判定
色による領域分割は、Watershedアルゴリズムというのがあるらしい

直立・ローアングル・足組みなどパターン分けして考えた方がよさそう
**直立
-直線フィッティングし、4本の直線が平行に近い
-画像の下に向かうほど、直線の間隔が狭くなっている
-左端の直線が垂直になるように、4本セットで回転した座標系で処理する

*その他オプション
**チェック柄スカート
-周波数フィルタで、周期的な色変化を検出
--どの周波数にピークを持つかは、映ってる大きさ次第
--チェック柄は縦と横の縞を持つから、周波数空間で特徴のあるパターンが出てきそう
---http://wiki.cis.iwate-u.ac.jp/~lect/fswiki/index.cgi/impat07?page=%BC%FE%C7%C8%BF%F4%CE%CE%B0%E8%A4%CB%A4%AA%A4%B1%A4%EB%A5%D5%A5%A3%A5%EB%A5%BF%A5%EA%A5%F3%A5%B0
--撮影アングル次第で回転も考慮が必要

-エッジ・コーナー検出でもいいかも

-検出された領域内の色の分布を求める
-主に2,3色から構成されていれば、チェック柄とする
--2,3色に減色してみる http://opencv.jp/sample/misc.html#color-sub
--各クラスタの色の分散を求め、小さければ使われてる色数が少ないと判断する
--スカートに使われる色のデータベースを持って、それと比較してもいいかも

-周波数フィルタしなくても、画像を適当にグリッドで区切って、色判定でいいかも

-近くに肌色領域があるかを判定し、背景のチェック柄と区別する
-タータンチェックとギンガムチェックの区別できるかな

-直線抽出して、格子模様を判定する
--その場合プリーツがネック
--かなりアップだと、プリーツ1本の中のチェック柄で講師になるので問題なさそう
--かなりロングだと、プリーツが目立たなくなるので問題なさそう
--ほどほどのアップが一番難しいか
--座ってて裾が広がってる場合も、ふとももの影響でいろんな角度を向く
--でも局所的に見れば直線が直交している。できるだけ狭い範囲で判定するのがいいか
**デニム
**縞ニーソ
-同色の領域が比較的広く、2色が交互に並んでいる
**フリル
-局所的に周波数の高い領域がある
-色は白か黒
**顔出し
-顔検出ライブラリそのまま
*機械学習
-教師信号は、Amazon Mechanical Turk使って用意するのもアリかな
--アメリカ国内に住所がないといけないらしい。けど日本人のblogもあった
-自前で作って、VIPPERの力を分けてもらう？