基于肤色识别的人脸计数与人数统计系统

资 源 简 介

该项目是一款基于MATLAB平台开发的自动化人数统计系统，主要通过数字图像处理技术实现对图像中人脸目标的精确识别与计数。系统的工作流程始于图像空间转换，将输入的标准彩色RGB图像转换为对肤色特征表现更为稳定的YCbCr色彩空间。根据肤色在Cb、Cr分量上的先验分布特性，系统设定特定的阈值比例对图像进行分割，从而有效定位出疑似人脸区域。在处理过程中，系统集成了中值滤波算法用以去除图像捕获时的椒盐噪声，并运用腐蚀、膨胀等形态学运算来消除微小噪点和填充目标内部空洞，确保目标的连贯性。最后，系统采用连通区域标记技

详 情 说 明

基于肤色模型的人脸计数与人数统计系统

项目介绍

本系统是一款基于 MATLAB 环境开发的自动化人脸计数工具。它利用数字图像处理技术，通过肤色概率模型从复杂的背景中提取疑似人脸区域，并结合几何特征筛选，实现对静态图像中人数的准确统计。系统不仅提供了完整的后台处理逻辑，还配备了直观的图形用户界面（GUI），方便用户实时观察从图像输入到结果输出的每一个处理阶段。

功能特性

1. 直观的 GUI 交互界面：集成三个显示区域，分别展示原始图像、肤色提取二值图以及最终的标记统计结果。
2. 鲁棒的色彩空间转换：通过 RGB 转换至 YCbCr 空间，利用亮度与色度分离的特性，降低光照变化对识别的干扰。
3. 精细化图像预处理：内置中值滤波算法和形态学组合运算（开运算、闭运算、孔洞填充），有效消除图像噪声和空洞。
4. 智能特征筛选机制：基于区域面积和长宽比例双重过滤机制，能够剔除环境中类肤色的细小噪点或不规则物体。
5. 实时结果标注：在最终识别结果中自动绘制绿色边界框并对检出的人脸进行编号，同步在界面底端更新总人数。

系统逻辑与实现细节

系统主要通过以下逻辑步骤在代码中实现：

1. 色彩空间转换与肤色分割 系统接收标准 RGB 彩色图像后，将其转化为 YCbCr 空间。核心识别逻辑基于肤色的先验分布规律：系统设定 Cb 分量在 77 至 127 之间，且 Cr 分量在 133 至 173 之间为肤色判定阈值。通过此范围生成的二值化掩膜能够初步定位人体外露皮肤区域。

2. 图像噪声抑制与平滑 为了减少摄像头采集过程中产生的椒盐噪声，系统采用 5x5 窗口的中值滤波（medfilt2）处理二值图。

3. 形态学后处理 为了使识别目标更加连贯完整，代码依次执行了以下形态学操作：

• 使用半径为 3 的圆形结构元素进行闭运算，填充人脸内部由于光影造成的细小空洞。
• 执行开运算，消除背景中细小的类肤色噪点。
• 调用孔洞填充算法，确保识别区域的连通性。

4. 连通区域标记与几何属性校验 系统采用 8 连通区域标记法识别图中所有独立的目标，并通过以下条件进行筛选：

• 面积筛选：只有当目标区域面积大于图像总像素的 200 分之一时，才会被视为潜在人脸。
• 长宽比校验：计算目标的边界框比例，要求高度与宽度的比值在 0.6 至 2.5 之间。这一步能有效区分人脸与细长的手臂或其他皮肤暴露部位。

5. 结果可视化输出 对于通过筛选的目标，系统会在原始图像的对应位置绘制绿色矩形框，并在中心位置标注红色数字序号，最后将统计总数反馈至 GUI 的文本组件。

关键算法说明

• YCbCr 颜色模型：利用 Cb（蓝色色度）和 Cr（红色色度）的聚类性进行肤色建模。
• 中值滤波：非线性平滑技术，在去除噪点的同时保留边缘特征。
• 连通域分析 (Connected Component Analysis)：用于确定图像中物体的数量、位置及形状特征。
• 形态学运算：通过膨胀和腐蚀的组合（开/闭运算）优化二值图像的拓扑结构。

使用方法

1. 启动 MATLAB，将工作目录切换至项目所在文件夹。
2. 运行主程序函数，系统将弹出图形用户界面。
3. 点击 加载图像 按钮，从本地磁盘选择一张包含人脸的静态图片（支持 jpg, png, bmp, jpeg 格式）。
4. 点击 开始计数 按钮，系统将完成图像处理流程并显示识别结果和统计人数。
5. 如需处理新图像，可点击 重置系统 清空当前显示区域或直接再次加载新图。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
• 硬件配置：标准计算机配置即可，支持主流分辨率的图像输入。