Matlab实现简单人脸检测：基于高斯肤色模型

本篇实验报告详细介绍了一种简单的人脸检测方法，使用MATLAB实现。实验名称为"Matlab人脸识别"，其主要目标是在静置图像中定位人脸区域。实验基于高斯肤色概率模型，这种方法认为不同人种肤色在YCbCr色彩空间的CbCr分量上具有良好的聚类特性。 实验步骤首先是对图像进行预处理，通过归一化将像素值限制在0到1的范围内，然后运用人工阈值法区分肤色和非肤色区域，形成二值图像。接下来，通过开闭运算和腐蚀膨胀操作来弱化图像细节，以便更清晰地识别脸部。利用脸部的几何特征，如眼睛和嘴巴的位置，来进一步筛选出可能的脸部区域，并确定最小外接矩形。 实验的关键在于肤色概率计算，通过YCbCr色彩空间中的高斯分布来估计每个像素属于皮肤区域的概率。公式中，均值m和协方差矩阵C起着关键作用，它们分别表示肤色样本的期望值和分布的不确定性。通过将彩色图像转换为灰度图像，并根据像素与肤色分布中心的距离来计算相似度，以此确定人脸区域。 在整个实验中，所需的硬件设备包括一台PC机，软件工具则是MATLAB，以及待检测的静态图片作为输入材料。实验在J11-428实验室进行。 这个实验结合了图像处理和概率统计的技术，展示了如何利用MATLAB的特性来实现人脸检测，不仅有助于理解肤色在色彩空间中的特性，也提供了一种实用的图像识别方法。通过这种方法，不仅可以应用于人脸检测，还可以推广到其他基于肤色特征的目标检测任务。