matlab代码实现skin detector

资 源 简 介

matlab代码实现skin detector

详 情 说 明

基于高斯混合模型的皮肤检测是一种常用的肤色分割方法，其核心思想是利用统计学模型来描述皮肤颜色的概率分布。这种方法在Matlab中可以通过以下思路实现：

首先，需要构建一个皮肤颜色的训练集。通常使用包含大量皮肤像素的RGB图像作为训练数据。将这些像素从RGB空间转换到更适合肤色建模的颜色空间（如YCbCr或HSV），以减少光照变化的影响。

接着，通过期望最大化（EM）算法训练高斯混合模型（GMM）。GMM假设皮肤颜色分布可以由多个高斯分布的线性组合来近似，每个高斯分布代表肤色在颜色空间中的一种可能聚类。Matlab中的`fitgmdist`函数可以用于训练这样的模型，支持设置高斯成分的数量（例如2-3个）。

训练完成后，模型可以计算新像素点属于皮肤类别的概率。在检测阶段，对输入图像的每个像素点应用该模型，生成概率图。通过设定合适的阈值，可以将概率图二值化为皮肤/非皮肤区域的掩模。

最后，结合形态学操作（如开闭运算）去除噪声，或利用连通区域分析筛选出人脸候选区。这种方法适用于人脸检测的预处理阶段，能够有效缩小检测范围。

高斯混合模型的优势在于对肤色变化的鲁棒性，但需要注意环境光照和训练数据的代表性会影响检测效果。实际应用中常结合其他特征（如纹理或几何约束）提升准确性。