基于肤色空间建模+连通域处理的人脸检测算法的MATLAB仿真

1.完整项目描述和程序获取

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2.部分仿真图预览

3.算法概述

        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。

4.部分源码

..............................................................

for i=1:3

    switch(i)

        case 1

            s = 'images\image_0011.jpg';

        case 2

            s = 'images\image_0031.jpg';

        case 3

            s = 'images\image_0061.jpg';

    end

    I=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

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