请设计一段matlab代码，要求输出图片实现（1）判断是否为人体 在目标提取之前，首先要对输入的图片进行检测。本文通过肤色检测判断目标是否为人体。 （2）人体目标提取 如果是人体导入背景图片与背景图片做差，再通过背景差阈值分割法进行提取。 （2）人体目标提取 如果是人体导入背景图片与背景图片做差，再通过背景差阈值分割法进行提取。 （4）行为识别 在解决了以上的问题之后，接下来就是要选择一种合适的算法来进行人体姿态识别，这也是本文研究的重点和难点。本文采用一种人体目标的连通区域的长宽比例来对人体行为进行识别。

以下是一份简单的 Matlab 代码实现人体检测和提取：

% 读入待处理的图片
img = imread('test.jpg');

% 肤色检测，将非人体区域置为黑色
skin_mask = skinDetect(img);
img(~skin_mask) = [0,0,0];

% 提取人体目标
background_img = imread('background.jpg');
diff_img = abs(im2double(img) - im2double(background_img));
diff_img = rgb2gray(diff_img);
threshold = graythresh(diff_img);
body_mask = diff_img > threshold;
body_mask = bwareaopen(body_mask, 1000); % 去除小的噪点
body_img = img;
body_img(~body_mask) = [0,0,0];

% 显示结果
subplot(1,3,1), imshow(img), title('原图');
subplot(1,3,2), imshow(body_mask), title('人体目标');
subplot(1,3,3), imshow(body_img), title('人体提取');

% 定义肤色检测函数
function mask = skinDetect(img)
    r = img(:,:,1);
    g = img(:,:,2);
    b = img(:,:,3);
    mask = r > 95 & g > 40 & b > 20 & r > g & r > b & abs(r-g) > 15;
end

这段代码实现了对输入图片的肤色检测，提取人体目标，并显示提取结果。注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更加复杂的算法来提高检测和识别的准确率。