MATLAB实现基于高斯肤色模型的人脸区域检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建二维高斯肤色概率模型，通过YCbCr色彩空间提取肤色特征，结合自适应阈值分割与形态学滤波，实现高效的人脸区域检测。系统适用于复杂背景下的肤色区域精准识别。

详 情 说 明

基于高斯肤色模型的人脸区域检测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于高斯肤色概率模型的人脸区域检测系统。系统首先将输入图像转换到YCbCr色彩空间以提取肤色特征，通过建立二维高斯模型计算像素肤色概率，然后运用自适应阈值分割技术得到肤色区域，并采用形态学滤波优化检测结果，最终输出人脸区域的精确定位信息。

功能特性

• 高斯肤色建模：在YCbCr色彩空间建立二维高斯概率模型，准确描述肤色分布特征
• 自适应阈值分割：采用Otsu算法自动确定最优二值化阈值，适应不同光照条件
• 形态学滤波优化：结合开运算与闭运算消除噪声干扰，完善人脸区域形态
• 多格式图像支持：兼容JPEG、PNG、BMP等常见彩色图像格式
• 双重输出结果：生成二值化掩模图像和在原图上标注的人脸边界框

使用方法

1. 准备待检测的彩色图像（分辨率建议在320×240至1920×1080之间）
2. 运行主程序，系统将自动完成以下处理流程：

- 色彩空间转换（RGB→YCbCr） - 高斯肤色概率计算 - Otsu阈值分割 - 形态学滤波处理

1. 查看输出结果：

- face_mask.png：人脸区域二值掩模 - result_with_bbox.png：带人脸标注框的检测结果 - 控制台输出的检测统计信息（人脸数量、坐标范围）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 内存：≥4GB（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制模块，实现了完整的图像处理流水线：负责读取输入图像并进行预处理，执行色彩空间转换操作，构建高斯肤色概率模型并生成概率分布图，应用自适应阈值算法完成图像二值化，通过形态学滤波操作优化区域连通性，最终完成人脸区域定位与边界框标注，同时输出检测结果和统计信息。