基于肤色的HSV颜色模型下的人脸检测

资 源 简 介

基于肤色的HSV颜色模型下的人脸检测

详 情 说 明

在计算机视觉领域，基于肤色的人脸检测是一种常见的预处理方法。HSV颜色模型因其对光照变化的鲁棒性，特别适合用于肤色识别任务。

HSV模型将颜色分解为色相（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个分量。相比RGB模型，HSV能更直观地描述颜色属性。在肤色检测中，研究人员通过大量实验确定了人类肤色在HSV空间中的分布范围。这些阈值范围通常表现为：色相分量集中在特定区间，饱和度需要达到一定水平以排除灰暗区域。

实现流程一般包括：首先将输入图像从RGB转换到HSV颜色空间；然后对每个像素进行阈值判断，保留落在肤色范围内的像素；接着通过形态学操作（如开运算）去除噪声和小块非肤色区域；最后通过连通域分析确定可能的人脸区域。

使用Matlab进行实现时，可以充分利用其内置的图像处理工具箱。该工具箱提供了颜色空间转换、形态学处理和区域分析等现成函数，大大简化了开发流程。这种方法计算量较小，适合实时性要求不高的场景，但可能受到复杂背景和光照条件的影响。