设连通域中所有像素点在x轴上的最大值和最小值分别为Xmax和Xmin，在Y轴上的最大值和最小值分别为Ymax和Ymin，面积为S，长宽比为R。其中： 当S、R满足以下条件时，认为该连通域可能为人脸： 将不满足上式条件的连通域各像素值均为0，达到去除非人脸类肤色区域的目的。

是的，这个条件是常用的人脸区域筛选方法之一。其实现方法如下：

% 读入图像
img = imread('your_image.jpg');

% 将图像转为YCbCr色彩空间
YCbCr = rgb2ycbcr(img);

% 获取Cb分量
Cb = YCbCr(:,:,2);

% 将Cb分量二值化
binaryCb = imbinarize(Cb);

% 进行连通域分析
cc = bwconncomp(binaryCb);

% 获取所有连通域的属性
stats = regionprops(cc, 'Area', 'BoundingBox');

% 筛选符合条件的连通域
for i=1:cc.NumObjects
    % 获取连通域的属性
    area = stats(i).Area;
    bbox = stats(i).BoundingBox;
    xMin = bbox(1);
    xMax = bbox(1) + bbox(3);
    yMin = bbox(2);
    yMax = bbox(2) + bbox(4);
    R = bbox(3) / bbox(4);
    
    % 判断是否满足条件
    if (area >= 50 && R <= 0.8 && R >= 0.2 && xMin >= 1 && yMin >= 1 && xMax <= size(binaryCb, 2) && yMax <= size(binaryCb, 1))
        continue;
    else
        % 将不满足条件的连通域像素值设为0
        binaryCb(cc.PixelIdxList{i}) = 0;
    end
end

% 显示处理后的图像
figure, imshow(binaryCb), title('Detected faces');

这段代码首先将图像转换到YCbCr色彩空间，并获取Cb分量。然后将Cb分量二值化，并进行连通域分析，获取每个连通域的属性。接着判断每个连通域是否符合条件，如果不符合，则将连通域内的所有像素值设为0，达到去除非人脸类肤色区域的目的。最后显示处理后的图像。您可以根据自己的需求进行修改和扩展。