肤色分割的人脸检测

资 源 简 介

肤色分割的人脸检测

详 情 说 明

肤色分割的人脸检测是一种基于颜色特征的方法，主要用于从复杂背景中定位人脸区域。其核心思路是通过分析肤色在色彩空间中的分布特性，结合形态学处理和几何特征验证，实现高效的人脸定位。

肤色分割通常选择在YCbCr或HSV色彩空间中进行，因为这类空间能够更好地区分肤色与非肤色区域。通过统计大量样本建立肤色模型后，可以对输入图像进行二值化处理，标记出潜在的肤色区域。

由于单纯依靠颜色分割会产生大量干扰区域（如手臂、木质家具等），需要进一步排除假区域。常见方法包括：基于连通域分析去除小面积噪声点，利用椭圆拟合评估区域形状是否符合人脸轮廓特征，或者通过区域长宽比等几何约束筛选候选区。

特征验证阶段会结合更多先验知识，例如眼睛-嘴巴的三角分布关系、面部对称性等，对候选区域进行最终确认。这种方法在均匀光照场景下效率较高，但对强烈光照变化或类肤色背景较为敏感，通常需要与其他检测方法（如基于特征的分类器）结合使用以提高鲁棒性。