人脸检测--基于肤色和模板

资 源 简 介

人脸检测--基于肤色和模板

详 情 说 明

人脸检测是计算机视觉中的一个基础任务，基于肤色和模板的方法因其简单高效而被广泛应用。在MATLAB中实现这一技术主要分为两个核心环节：肤色检测和模板匹配。

肤色检测利用人脸的特定颜色分布特征。通常将图像从RGB色彩空间转换到YCbCr或HSV空间，能更好地分离肤色区域。通过统计肤色在Cb-Cr通道的分布范围，可以设定阈值来过滤非肤色像素，形成初步的候选区域。

模板匹配则进一步验证候选区域是否为人脸。预先定义的标准人脸模板（如眼睛、鼻子、嘴部的相对位置）会与检测到的区域进行相似度计算。常见的匹配算法包括归一化互相关（NCC）或欧氏距离比较，MATLAB的`normxcorr2`函数可直接支持这一过程。

该方法优点在于计算量较小，适合实时性要求不高的场景。但需要注意光照变化和多人脸重叠时的检测稳定性问题。实际应用中常结合边缘检测或机器学习方法提升鲁棒性。