1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.MATLAB核心程序

..............................................................
for i=1:3switch(i)case 1s = 'images\image_0011.jpg';case 2s = 'images\image_0031.jpg';case 3s = 'images\image_0061.jpg';endI=imread(s);I1=rgb2hsv(I);h=I1(:,:,1);s=I1(:,:,2);v=I1(:,:,3);
...................................................................figure,subplot(3,2,1),imshow(I),title('原图像');subplot(3,2,2),imshow(id1);title('hsv处理（原程序代码）');subplot(3,2,3),imshow(id2);title('hsv处理（完善程序代码）');subplot(3,2,4),imshow(f1);title('数学形态处理（开运算）');subplot(3,2,5),imshow(f2);title('数学形态处理（闭运算）');subplot(3,2,6),imshow(I);title('原图像肤色标记');rectangle('Position',STATS(1).BoundingBox,'EdgeColor','r');
end
A350

3.算法涉及理论知识概要

在过去的几年里，人脸识别受到了广泛的关注，被认为是图像分析领域最有前途的应用之一。人脸检测可以考虑人脸识别操作的很大一部分。根据其强度将计算资源集中在持有人脸的图像部分。图片中的人脸检测方法很复杂，因为人脸存在可变性，例如姿势、表情、位置和方向、肤色、眼镜或面部毛发的存在、相机增益的差异、照明条件和图像分辨率。

物体检测是计算机技术中的一种，它与图像处理和计算机视觉相联系，它与人脸、建筑物、树木、汽车等物体的检测实例相互作用。人脸检测算法的主要目的是确定图像中是否有任何人脸。

近年来，在人脸识别和人脸检测领域提出了很多研究工作，以使其更加先进和准确，但是当 Viola-Jones 推出实时人脸检测器时，它在该领域掀起了一场革命，即能够实时、高精度地检测人脸。人脸检测是人脸识别的第一步，也是必不可少的一步，用于检测图像中的人脸。它是物体检测的一部分，可用于许多领域，如安防、生物识别、执法、娱乐、人身安全等。

肤色模型是人脸非常重要的一个特性。不同种族、年龄、性别的人的肤色看上去不同，但是这种不同主要集中在亮度上，在去除亮度的色度空间里，不同肤色的分布具有聚类性，色彩空间主要用YCbCr格式。通过对大量的肤色像素的分析，肤色类聚在YCbCr色度空间的一个很小的范围内。由归一化色度分布图，可以看出不同的肤色具有相同的二维高斯模型其中m为均值，C为协方差矩阵，通过这个肤色模型分布可以得到待检测图像中任意一个像素点属于皮肤的概率。。对于某像素点s，从RGB空间转化到YCbCr色彩空间得到的色度值（Cb,Cr），则该像素的肤色概率密度可由下式计算得到：式中，x=(Cb,Cr)T。

在肤色识别中,常用的颜色空间为YCbCr颜色空间。在YCbCr颜色空间中,Y代表亮度,Cb和Cr分别代表蓝色分量和红色分量,两者合称为色彩分量。YCbCr颜色空间具有将色度与亮度分离的特点,在YCbCr色彩空间中,肤色的聚类特性比较好,而且是两维独立分布,能够比较好地限制肤色的分布区域,并且受人种的影响不大。对比RGB颜色空间和YCbCr颜色空间,当光强发生变化时,RGB颜色空间中(R,G,B)会同时发生变化,而YCbCr颜色空间中受光强相对独立,色彩分量受光强度影响不大,因此YCbCr颜色空间更适合用于肤色识别。

由于肤色在YCbCr空间受亮度信息的影响较小，本算法直接考虑YCbCr空间的CbCr分量，映射为两维独立分布的CbCr空间。在CbCr空间下，肤色类聚性好，利用人工阈值法将肤色与非肤色区域分开，形成二值图像。

RBG转YCbCr:

Y = 0.257*R+0.564*G+0.098*B+16

Cb = -0.148*R-0.291*G+0.439*B+128

Cr = 0.439*R-0.368*G-0.071*B+128

主要分为三大部分：（1）预处理，针对噪声，光照带来的影响进行消除。（2）基于肤色模型的肤色分割。（3）连通域分析，人脸区域定位。

通过比较RGB，HSV，Ycbcr空间，发现Ycbcr和HSV空间在进行人脸肤色分割方面由于肤色范围紧密，不易受光照其他物体干扰（基于肤色模型的，如果背景中有与人脸颜色类似的物体，且距离较近很容易产生干扰，影响人脸区域定位的准确性，这也是这一算法不能解决的问题）。但是RGB与HSV空间的转换相比RGB到Ycbcr空间转换来说较为复杂些，所以我们采用Ycbcr空间进行人脸肤色的建模与分割。

这种方法主要运用了统计学原理，认为肤色符合正态分布的随机样本也满足高斯分布。而高斯分布表达形式简单、直观。高斯模型通过计算像素的概率值构成连续的数据信息并得到一个肤色概率图，根据肤色大小完成肤色的确认。

4.完整MATLAB

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