基于肤色模型的人脸检测与定位系统

资 源 简 介

该项目旨在利用人体肤色在特定颜色空间中的聚类特性实现人脸区域的自动检测与定位。系统首先将输入的RGB彩色图像进行颜色空间转换，通常转换为YCbCr或HSV空间，以有效分离亮度信息并降低环境光照变化对检测结果的影响。通过建立肤色概率分布模型或设定特定的色度阈值范围，系统会对图像中的每个像素进行分类，生成肤色区域的二值化遮罩。为了提高检测的准确性，程序会执行一系列形态学处理操作，包括开运算、闭运算、孔洞填充以及去噪处理，从而消除背景中的细小干扰并填补人脸区域内的缝隙。随后，系统利用连通区域标记技术识别出所有可

详 情 说 明

基于肤色模型的人脸检测系统

项目介绍

本项目是一款利用人体肤色在特定颜色空间（YCbCr）中的聚类特性而设计的人脸检测与定位系统。该系统能够从复杂的背景中提取出具有肤色特征的区域，并通过形态学处理和几何特征筛选，精准定位人脸位置。它具备良好的运算效率和抗光照干扰能力，适用于静态图像处理以及实时监控系统的预处理阶段。

功能特性

1. 交互式图像读取：支持通过图形界面选择多种格式（JPG, PNG, BMP）的待处理图像，并设有备用测试机制。
2. 自动光照补偿：集成简单参考白（Gray World）算法，有效降低环境光照对肤色检测的影响。
3. 高效肤色分割：基于YCbCr色度空间进行阈值分割，剥离亮度干扰，实现肤色区域的快速定位。
4. 深度形态学优化：综合运用开运算、闭运算、空洞填充和中值滤波，确保肤色区域的连通性并滤除细小噪声。
5. 智能几何筛选：结合长宽比、面积占比和填充率等多维度几何判别条件，自动剔除背景中颜色相近的类肤色干扰物。
6. 多重可视化输出：提供肤色遮罩对比图、原图检测框定位图以及最终的合成标注图像。

系统要求

1. 运行环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 必备工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。

实现逻辑说明

系统按照以下流程逐层执行人脸检测任务：

1. 图像获取与初始化：程序启动后调用文件选择对话框，获取用户指定的图像。若用户取消选择，则加载系统内置的示例图像。随后将图像数据转换为双精度浮点型以进行后续计算。
2. 光照补偿预处理：计算图像R、G、B三个通道的平均灰度值，以此计算全局平均灰度。通过对各通道进行增益调整，使图像的色彩整体平衡，减少阴影或偏色带来的误检。
3. 颜色空间投影：将RGB图像转换至YCbCr空间。在此空间中，肤色特征在Cb（蓝色差）和Cr（红色差）分量上表现出极强的聚类性。
4. 肤色阈值分割：应用标准肤色范围（77 ≤ Cb ≤ 127 且 133 ≤ Cr ≤ 173）生成二值遮罩。满足该范围的像素点被标记为1（皮肤），其余为0（背景）。
5. 组合形态学处理：

- 执行半径为2的磁盘形结构元素开运算，消除背景中的微小噪点。 - 对闭合区域内部进行孔洞填充，修复由于五官（如黑瞳、阴影）导致的肤色空洞。 - 使用半径为10的磁盘形结构元素进行闭运算，通过膨胀与腐蚀连接邻近的皮肤块。 - 最后通过5x5的中值滤波平滑边缘。

1. 连通域统计：利用连通区域标记技术识别图像中所有独立的肤色区域，并计算每个区域的外接矩形、面积、填充率（Extent）和纵横比等统计特征。
2. 目标逻辑判定：系统预设了一系列过滤准则：

- 最小面积：区域面积必须大于图像总像素的0.5%，防止误读细碎片。 - 纵横比：高度与宽度的比值需在0.8至2.5之间，符合人类面部的长椭圆特征。 - 填充率：区域面积与外接矩形面积的比值需大于0.3，排除过于细长或零散的干扰物。

1. 结果标注与报告：在原图上绘制红色矩形框和黄色标签，同时在命令窗口实时输出图像分辨率、检测到的人脸总数及各目标的精确坐标信息。

关键实现细节

1. YCbCr色度建模：该模型相比RGB模型能更好地分离亮度（Y）和色度信息，其肤色分布不受亮度强弱的线性干扰，是肤色检测的经典算法。
2. 几何特征筛选公式：

- 纵横比(Ratio) = Height / Width - 填充率(Extent) = Area / (Width * Height) 通过这两项指标，系统可以有效区分人脸与人体手臂、腿部或其他肤色相近的长条形物体。

1. 合成输出：程序最后调用的对象标注功能将检测结果直接压入图像像素，生成可用于汇报或进一步存储的合成图，增强了系统的交互完成度。