基于MATLAB的肤色建模与形态学处理多目标人脸检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现多目标人脸检测，通过肤色概率模型初步筛选人脸区域，结合形态学开运算和欧拉数计算进行精确定位。系统可自动识别图像中的所有人脸并输出标记结果，适用于复杂场景下的快速人脸检测。

详 情 说 明

基于肤色建模与形态学处理的多目标人脸检测系统

项目介绍

本项目实现了一个多目标人脸自动检测系统。系统核心流程包括：在YCbCr色彩空间建立肤色概率模型进行人脸区域初筛，利用形态学开运算优化区域形状，并基于欧拉数计算等拓扑特征对候选区域进行精确筛选。该方法能够有效适应多种光照条件，实现对输入图像中单张或多张人脸的准确识别与定位，并输出可视化结果及检测数据报告。

功能特性

• 多目标检测：可同时检测图像中的多个人脸目标。
• 肤色概率模型：基于YCbCr色彩空间的肤色聚类统计模型，实现鲁棒的肤色区域分割。
• 形态学后处理：采用开运算滤波，消除噪声点与小连通域，平滑人脸区域轮廓。
• 拓扑特征筛选：结合欧拉数与区域几何特性，有效区分真实人脸与非人脸区域。
• 结果输出全面：提供带人脸定位框的结果图像、人脸数量统计以及各人脸区域的坐标与尺寸信息。

使用方法

1. 准备输入图像：将待检测的图像（JPEG/PNG/BMP格式）放置于指定目录。
2. 运行检测程序：执行主程序文件，程序将自动读取并处理图像。
3. 获取输出结果：

- 程序将在原图上用红色矩形框标记出所有检测到的人脸区域，并保存为图像文件。 - 在命令行窗口或生成的文本报告中查看检测到的人脸数量、各人脸的中心坐标和边界框尺寸。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB
• 内存建议：处理高分辨率图像时建议配备足够内存（如4GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心处理流程，其功能包括：读取输入图像、进行色彩空间转换与肤色建模、执行图像阈值分割、应用形态学开运算进行滤波、计算连通区域的欧拉数以筛选候选人脸、在原图上绘制检测结果框、最后输出标记后的图像以及生成包含人脸位置与数量信息的文本报告。