基于MATLAB的肤色分割与模板匹配人脸检测系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现静态图像的人脸检测，结合YCbCr肤色分割快速定位候选区域，并利用预定义模板进行精准匹配，适用于图像处理与人机交互等场景。

详 情 说 明

基于肤色分割与模板匹配的静态图像人脸检测系统

项目介绍

本项目实现了一个针对静态图像的正面人脸检测系统。系统采用分阶段处理策略：首先利用YCbCr色彩空间的肤色分布特性进行快速肤色区域分割，筛选出可能的人脸候选区；随后在这些候选区域内，使用预定义的正面人脸模板进行归一化互相关匹配，精确判定并定位人脸。该方法对光照变化、轻度旋转及尺度缩放具有一定适应能力，适用于标准正面人像的自动化检测任务。

功能特性

• 双阶段检测流程：结合肤色分割的粗定位与模板匹配的精定位，兼顾检测速度与精度。
• 光照鲁棒性：YCbCr色彩空间能有效减少亮度分量对肤色识别的影响。
• 形态学优化：采用腐蚀、膨胀操作处理分割后的二值图像，平滑区域并减少噪声干扰。
• 可调参数：提供肤色分割阈值与模板匹配相似度阈值接口，便于针对不同图像调整检测灵敏度。
• 多格式输入支持：可处理JPG、PNG、BMP等常见格式的RGB输入图像。
• 丰富输出结果：提供带检测框的结果图、人脸位置坐标、匹配置信度及关键中间处理图像。

使用方法

1. 准备输入：

- 将待检测的RGB图像置于指定路径。 - 准备一张标准正面人脸灰度图像作为匹配模板。

1. 参数设置：

- 在代码中或配置界面调整肤色分割阈值，以控制肤色区域提取的灵敏度。 - 设置模板匹配相似度阈值，用于判定是否成功匹配到人脸。

1. 运行检测：

- 执行主程序，系统将自动完成图像读取、肤色分割、候选区域提取、模板匹配及结果标注全过程。

1. 获取输出：

- 程序结束后，将生成标注了人脸矩形框的可视化结果图像。 - 在命令行或指定文件中查看人脸位置坐标（[x, y, 宽, 高]）及对应的匹配置信度。 - 可选择性保存肤色分割二值图、候选区域标记图等中间过程图像以供分析。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本。
• 硬件配置：无特殊要求，但处理高分辨率图像时建议保证足够内存。
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心处理流程，其功能涵盖从图像读入、预处理到最终结果输出的完整链路。具体实现了图像色彩空间转换、基于阈值的肤色像素分割、形态学后处理以获取连通候选区域、在候选区内执行模板匹配计算、根据相似度筛选有效人脸并确定其边界，以及将所有检测到的人脸位置信息与置信度进行输出与可视化标注。