matlab代码实现人脸肤色检测

资 源 简 介

matlab代码实现人脸肤色检测

详 情 说 明

在数字图像处理领域，人脸肤色检测是一个常见任务，它在人脸识别、手势识别等应用中具有重要作用。使用Matlab实现这一功能时，通常会采用Ycbcr色彩空间，因为相比RGB空间，它能更好地分离亮度与色度信息。

检测过程首先需要将输入的RGB图像转换到Ycbcr色彩空间。Y分量代表亮度，而Cb和Cr分量则分别代表蓝色差异和红色差异。肤色在CbCr平面中的分布呈现特定的聚类特性，这使得基于色度的检测更为有效。

接下来，通过计算每个像素的Cb和Cr值与预定义的肤色模型的相关系数，可以得到肤色似然度。这个模型通常基于大量肤色样本的统计结果，常用的方法是建立高斯模型或椭圆边界模型。相关系数越高，表示该像素属于肤色的概率越大。

最后，通过设定一个合理的阈值，可以将图像二值化，从而标记出属于肤色的像素区域。这种方法计算效率高，适合实时应用，但可能受到光照变化和背景干扰的影响，因此通常会结合其他方法进行优化。