Matlab人脸识别技术：基于高斯肤色模型

"简单Matlab人脸检测" 实验报告深入探讨了如何使用Matlab进行人脸检测，主要依赖于基于肤色的概率模型。本实验的核心是利用高斯肤色归一化概率模型来识别和定位静态图像中的人脸区域。实验摘要指出，通过将图像中的像素限制在0到1的范围，然后应用人工阈值法，可以有效地分离肤色与非肤色区域，生成二值图像。接着，通过开闭运算、腐蚀和膨胀等图像处理技术，减少图像细节，以便更好地聚焦于脸部区域。 实验的目标是在给定的静态图片中找到并定位人脸。实验在J11-428实验室进行，使用了一台PC机和Matlab软件以及待检测的图片作为材料。实验内容详细介绍了高斯肤色概率模型，该模型是基于肤色在YCbCr色彩空间中的分布特性。由于肤色在亮度信息上的差异较小，而在色度上的分布具有显著的聚类性，因此选择在CbCr分量上进行分析。 肤色样本的统计分析表明，其在CbCr空间中的分布符合高斯分布。通过计算每个像素点在该分布中的概率，可以评估其与肤色的相似度。这个相似度被用来转化成灰度图像，灰度值表示像素点与肤色的匹配程度。高斯模型表示为一个二维概率密度函数，其中均值m和协方差矩阵C反映了肤色样本的统计特性。 实验步骤包括将RGB图像转换为YCbCr空间，然后对CbCr值应用高斯模型。通过计算每个像素点距离高斯分布中心的距离，可以确定其是否属于肤色区域。最后，通过脸部几何特征如眼睛和嘴巴的位置，可以进一步精确定位脸部区域，并使用这些特征绘制出脸部的边界框，通常是以椭圆的形式。 实验结果通常能够准确地圈定出图像中的人脸区域，从而实现人脸检测。这种方法虽然简单但有效，适合初学者和对计算机视觉感兴趣的个人学习使用。通过理解并应用这种基于肤色模型的人脸检测方法，可以为进一步复杂的人脸识别和分析技术打下基础。