在YCbCr色彩空间中建立肤色分布的高斯模型

资 源 简 介

在YCbCr色彩空间中建立肤色分布的高斯模型

详 情 说 明

在图像处理领域，基于色彩空间的肤色检测是常用的人脸识别和手势分析预处理技术。YCbCr色彩空间因其良好的亮度和色度分离特性，成为建立肤色模型的理想选择。

建立肤色高斯模型的核心步骤可以分为以下三个阶段：

首先是色彩空间转换阶段。将输入图像从RGB色彩空间转换到YCbCr空间，这有助于减少光照变化对肤色检测的影响。YCbCr中的Cb和Cr分量特别适合表征肤色特征。

其次是模型训练阶段。通过收集大量肤色样本，在Cb-Cr二维子空间中统计肤色像素的分布特性。采用最大似然估计方法拟合出二维高斯分布参数，包括均值向量和协方差矩阵，这些参数将用于后续的肤色概率计算。

最后是概率计算与分割阶段。对于每个像素，计算其CbCr值相对于肤色高斯模型的马氏距离，转换为概率值形成肤色似然图像。采用最佳动态阈值算法自动确定分割阈值，通过分析概率直方图的谷底位置实现自适应分割，优于固定阈值的分割效果。

这种方法在复杂背景下仍能保持较好的肤色分割效果，且计算效率较高，适合实时应用。需要注意调整模型参数以适应不同种族和光照条件的变化。