基于MATLAB的HSV空间与肤色模型自适应人脸检测系统

资 源 简 介

本项目实现了一个高效的人脸检测与分割系统，通过HSV色彩空间转换结合椭圆肤色模型进行肤色分割，并采用改进Adaboost算法进行精确定位，能在彩色图像中实时准确地完成目标检测。

详 情 说 明

基于HSV空间与肤色模型的自适应人脸检测系统

项目介绍

本项目实现了一个高效、自适应的彩色图像人脸检测与分割系统。系统融合了HSV色彩空间分析、椭圆肤色建模与改进的Adaboost算法，能够在不同光照条件下稳定工作，实现实时人脸检测与精确定位。通过图像金字塔多尺度检测技术，系统可有效处理不同尺寸的人脸目标，并输出可视化检测结果与统计信息。

功能特性

• 自适应肤色分割：利用HSV色彩空间转换与椭圆肤色模型，对不同光照条件下的皮肤区域进行准确分割
• 精确人脸定位：采用改进的Adaboost算法进行人脸区域精确定位，提高检测准确率
• 多尺度检测：基于图像金字塔技术，实现对不同尺度人脸的稳健检测
• 批处理支持：支持同时处理多张输入图像，提高处理效率
• 多样化输出：提供人脸区域标记、数量统计、人脸子图分割及处理速度报告

使用方法

输入要求

• 图像格式：支持JPG、PNG等常见彩色图像格式
• 图像尺寸：最小32×32像素，最大4096×4096像素
• 输入方式：支持单张图像或批量图像输入

输出结果

1. 在原图像上以绿色矩形框标记检测到的人脸区域
2. 输出图像中检测到的人脸数量统计
3. 可选生成分割后的人脸子图（保存为单独文件）
4. 实时处理速度报告（帧率FPS）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB及以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括图像读取与预处理、HSV色彩空间转换、基于椭圆模型的肤色区域分割、多尺度人脸检测算法的执行、检测结果的可视化标注与输出，以及性能指标的计算与报告生成。该文件作为系统的入口点，协调各功能模块有序工作，实现了从图像输入到结果输出的完整处理链路。