基于肤色的人脸分割

资 源 简 介

基于肤色的人脸分割

详 情 说 明

基于肤色的人脸分割是一种经典的人像处理技术，特别适用于光照条件稳定的场景。该算法通过分析皮肤颜色在色彩空间中的分布特征来区分人脸区域与其他背景部分。

核心实现思路主要分为三个步骤：首先将图像从RGB色彩空间转换到更适合肤色分析的YCbCr或HSV色彩空间，这种转换能更好地区分肤色与其他颜色。然后在转换后的色彩空间中建立肤色模型，通常采用统计方法确定肤色像素的分布范围。最后对图像进行阈值处理和形态学操作，去除噪声并填充人脸区域中的空洞，得到完整的人脸分割结果。

测试样例分析部分展示了算法在不同场景下的表现，包括正面人像、侧脸、多人场景以及不同光照条件下的分割效果。结果分析应当说明算法的优势（如处理速度）和局限性（如受光照变化影响），常见的改进方向包括结合边缘检测提升边界精度，或加入机器学习模型提高鲁棒性。