matlab的人脸检测的源代码，基于肤色分割和adaboost算法

资 源 简 介

matlab的人脸检测的源代码，基于肤色分割和adaboost算法

详 情 说 明

Matlab实现的人脸检测系统通常结合肤色分割和Adaboost算法来提高检测准确率。这种方法的优势在于先通过肤色特征快速缩小检测范围，再通过机器学习算法精确识别人脸。

肤色分割阶段主要利用颜色空间转换技术，将RGB图像转换到更适合肤色识别的YCbCr或HSV空间。通过统计大量肤色样本可以建立肤色概率模型，对输入图像进行阈值分割得到候选区域。这个预处理步骤能显著减少后续处理的计算量。

Adaboost算法则用于构建强分类器。系统需要先收集大量正样本（人脸）和负样本（非人脸）进行训练。通过组合多个弱分类器（如Haar特征），算法可以逐步提高分类准确率。训练完成的分类器能够有效区分人脸和非人脸区域。

在实际检测流程中，系统先对输入图像进行多尺度变换，然后在每个尺度上应用肤色分割获得候选区，最后用Adaboost分类器验证这些区域是否真正包含人脸。这种方法相比单一算法具有更高的检测率和更低的误报率。

这种组合算法的优势在于肤色分割提供了快速筛选，而Adaboost确保了精确识别，两者互补使得系统在复杂环境下也能保持较好的性能表现。