基于高斯模型与颜色分割的椭圆拟合MATLAB人脸检测方案

资 源 简 介

本MATLAB项目采用高斯建模算法在颜色空间中识别皮肤区域，结合形态学处理优化候选区域，通过椭圆拟合精确检测人脸位置。最终生成带有椭圆标注的检测结果图像，适用于基础人脸定位场景。

详 情 说 明

基于高斯模型与颜色分割的椭圆拟合人脸检测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于颜色分析和几何模型的人脸检测系统。系统核心思想是利用皮肤颜色在特定色彩空间中的聚类特性，通过高斯概率模型对皮肤区域进行分割，并结合数学形态学操作优化候选区域，最后采用椭圆拟合技术精确定位和标注图像中可能的人脸区域。

功能特性

• 皮肤颜色建模：在HSV颜色空间中建立多维度高斯概率模型，实现对皮肤像素的准确识别。
• 区域优化处理：应用形态学开闭运算，消除噪声并填充空洞，优化候选皮肤区域。
• 椭圆拟合定位：使用最小二乘法对连通区域进行椭圆拟合，符合人脸形状的几何特征。
• 多格式支持：支持输入常见的JPG、PNG等彩色RGB图像格式。
• 结果可视化：输出带有椭圆标注的检测结果图、皮肤分割掩膜图以及详细的检测统计信息。

使用方法

1. 准备输入：将待检测的彩色图像置于指定输入目录。
2. 配置参数：系统依赖一个预先训练好的高斯模型参数文件（由皮肤样本数据集训练得到）。用户可选择设置椭圆拟合的置信度阈值（默认值为0.7），以控制检测的严格程度。
3. 运行检测：执行主程序。系统将自动处理输入图像。
4. 获取输出：程序运行后，将生成：

- 皮肤区域分割的二值掩膜图像。 - 在原图上绘制了拟合椭圆的人脸检测结果图像。 - 包含各椭圆中心坐标、长短轴长度及检测置信度的文本统计信息。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (建议 R2016a 或更高版本)
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件承载了系统的核心流程控制功能。它负责协调整个检测流程，包括图像的读取与预处理、调用基于高斯模型的皮肤概率计算模块进行颜色分割、执行形态学后处理以清理候选区域、对符合要求的连通区域进行椭圆拟合与筛选，并最终完成结果的可视化输出与检测信息的统计展示。