基于肤色模型的简易人脸与眼睛检测工具

资 源 简 介

该项目是一个专门为MATLAB R13版本设计的人脸与眼睛检测工具。它的主要功能是实现自动化的人脸识别与关键面部特征（即眼睛）的精确定位。项目采用了一种基于肤色建模的色彩分割技术作为核心识别手段，首先将输入的RGB图像转换到更易于提取肤色特征的色彩空间（如YCbCr或HSV），利用统计学模型将人体皮肤区域与复杂的背景信息分离开来。在成功获取人脸区域的候选掩模后，程序会应用形态学操作和连通区域分析来消除噪声并填补孔洞，从而获得完整的人脸轮廓。在此基础上，系统进一步在提取的人脸范围内搜索符合几何比例和对比度特

详 情 说 明

Simple Face and Eye Detection (MATLAB Release R13) 项目说明文档

项目简介

本项目是一个专为 MATLAB R13 环境开发的轻量级数字图像处理工具，旨在实现全自动的人脸检测与眼睛精确定位。系统结合了色彩空间理论、统计学建模、形态学处理以及几何特征分析等多种经典计算机视觉算法。通过对输入图像进行肤色建模和复杂的特征图（EyeMap）计算，该项目能够有效地在复杂背景中识别出人脸轮廓，并锁定眼部的具体坐标。

功能特性

• 智能环境适应：内置图像加载检测机制。当指定测试图像缺失时，系统会自动生成一个包含模拟肤色、眼部及嘴部特征的合成图像，确保程序在任何环境下均可运行演示。
• 高精度肤色分割：利用 Cb 和 Cr 分量的统计聚类特性，在 YCbCr 色彩空间内进行范围限制，从而实现对不同光照条件下皮肤区域的初步提取。
• 形态学区域优化：通过闭运算连接断裂区域、填充内部空洞并使用开运算消除噪点，从而获得平滑且连续的人脸掩模。
• 最大连通域分析：通过提取图像中的连通分量并筛选最大面积区域，自动锁定图像中的主要人脸对象，排除背景干扰。
• 双重特征映射检测眼部：结合色度眼睛图（Chrominance EyeMap）和亮度眼睛图（Luminance EyeMap）的综合算法，利用眼部与肤色在色度上的高差异以及亮度上的强对比进行精准定位。
• 多维度结果可视化：系统不仅在控制台输出人脸及眼睛的精确数值坐标，还通过四元对比图表直观展示原始检测、肤色掩模、眼部特征映射图及提取出的面部区域。

实现逻辑与流程

1. 图像预处理与初始化：程序首先清理内存空间，随后加载 RGB 彩色图像。如果检测到外部图像文件，则将其作为处理对象；否则，程序会构造一个 300x300 的三通道模拟矩阵，手动设置肤色背景色块。
2. 色彩空间转换：将输入的 RGB 图像转换为 YCbCr 空间。这种转换的目的是将亮度（Y）与色度（Cb, Cr）解耦，因为肤色信息在色度平面上表现出较强的聚集性。
3. 肤色特征提取：基于经验统计值（77 <= Cb <= 127 且 133 <= Cr <= 173），对全图进行二值化阈值处理，生成初步的肤色掩模。
4. 掩模平滑处理：应用半径为 5 的磁盘形结构元素。首先执行闭运算处理眼部及嘴部产生的空隙，接着使用空洞填充算法补充面部内部缺失，最后通过开运算过滤细小的环境干扰。
5. 目标定位：通过标记连通区域并计算其面积和边界框（BoundingBox），识别出面积最大的肤色块作为人脸区域。
6. 眼部区域搜索：

* 限制范围：将搜索范围限制在人脸区域的上半部分（垂直高度的前 60%），减少误报。 * 色度增强：利用 Cb 的平方、Cr 的反向平方以及 Cb/Cr 的比例合成色度图层。 * 亮度增强：通过对亮度通道进行膨胀与腐蚀的比值计算，突出眼部这种局部低亮度的特征。 * 特征融合：将色度图与亮度图相乘，生成最终的眼睛特征映射图（EyeMap）。

1. 坐标锁定：对 EyeMap 进行高阈值分割，并在产生的候选中筛选出面积最大的两个连通体中心，作为左眼和右眼的最终位置。
2. 结果输出：在图形界面中绘制检测框和红十字标记，并根据局部坐标与偏移量计算出它们在原始图像中的全局坐标。

核心算法解析

• YCbCr 建模法：该方法是基于肤色在 Cr-Cb 投影平面上呈现出的高聚集性。相较于 RGB 空间，它对全局亮度的改变具有更好的鲁棒性，是人脸识别前端处理的常用手段。
• 形态学处理序列：采用“闭-填-开”的组合逻辑。闭运算解决了因光照不均导致的肤色区域断裂，填充确保了眼睛区域也能被暂时包含在面部整体中，而开运算则解决了头发或背景杂质的粘连问题。
• EyeMap 构造公式：系统实现的 EyeMap 算法利用了眼部在 Cb 分量处呈现强分量、在 Cr 分量处呈现弱分量，且在 Y 通道具有频繁亮度跳变的物理特性。通过多通道非线性组合，极大地拉开了眼睛区域与其他面部特征之间的对比度。
• 双连通区域过滤：通过对候选区域的面积排序和位置分布进行逻辑过滤，确保检测到的目标符合人体面部基本的几何对称特征。

系统要求

• 软件版本：MATLAB Release R13 (6.5) 或更高版本。
• 工具箱要求：需要安装 Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
• 硬件建议：由于采用的是基于像素和形态学的算法，该程序对计算资源消耗极低，适用于各类办公级计算机或早期的嵌入式开发环境。

使用方法

1. 将主程序代码保存并放置于 MATLAB 的当前工作路径下。
2. 若要检测特定照片，请将照片命名为 face.jpg 并存放在同一目录下；若无此文件，程序将自动进入模拟演示模式。
3. 在 MATLAB 命令窗口输入函数名称并回车运行。
4. 程序运行完成后，会自动弹出可视化窗口，展示四个阶段的处理效果。
5. 检测到的准确坐标（人脸 Bounding Box、左右眼中心 X/Y 坐标）将实时打印在 MATLAB 命令窗口中。