基于肤色的人脸检测代码

资 源 简 介

基于肤色的人脸检测代码

详 情 说 明

本文介绍一种基于肤色特征的人脸检测方法实现思路。肤色是人脸最稳定的特征之一，通过分析肤色在特定颜色空间中的分布规律，可以有效地区分面部区域和其他背景区域。

主要实现步骤可分为三个关键环节：首先将输入的RGB图像转换到更适合肤色分析的颜色空间（如YCbCr或HSV），这些空间能够将亮度信息和色度信息分离，减少光照变化对肤色检测的影响。然后在色度平面上建立肤色模型，通过统计方法确定肤色区域的分布范围，常见做法是设定Cb和Cr分量的阈值范围来界定肤色像素。最后对检测到的肤色区域进行形态学处理，消除噪声并连接相邻区域，结合人脸的几何特征（如长宽比）筛选出可能的人脸区域。

这种方法计算量较小适合实时应用，但对复杂背景和多肤色人种的适应性有待提升。后续可结合边缘特征或模板匹配来提高准确性，或引入机器学习模型增强泛化能力。