MATLAB实现人脸检测：基于高斯肤色模型

本文档详细介绍了使用MATLAB实现人脸检测算法的过程，特别是基于高斯肤色概率模型的方法。该模型利用肤色在YCbCr色彩空间中的聚类特性来识别和提取人脸。 在人脸检测中，算法原理是关键。文档提到的核心算法是基于高斯肤色概率模型。这种模型考虑到肤色在YCbCr色彩空间中，Cb和Cr分量的分布呈现明显的聚类现象，且主要受亮度影响而非色度影响。统计分析显示，肤色的Cb值通常位于77到127之间，而Cr值则在133到173之间。 在数学表达上，肤色概率模型可以通过二维高斯分布来描述。对于图像中的每一个像素，其在YCbCr空间中的色度值（Cb, Cr）可以被用来计算它属于肤色区域的概率。这个概率可以通过计算像素点与肤色分布的均值（m）和协方差矩阵（C）之间的距离来得到。公式为：P = 1 / (2π|C|)^0.5 * exp(-0.5 * ((x-m)' * inv(C) * (x-m))。 为了构建这个模型，需要首先确定均值m和协方差矩阵C。在文档中给出的例子中，均值m为[117.4316, 8.5599]，而协方差矩阵C的值没有直接给出，但说明了如何计算。 在MATLAB中，通过`rgb2ycbcr`函数可以将RGB图像转换到YCbCr空间。一旦转换完成，就可以应用肤色概率模型来识别可能的人脸区域。对于每个像素点s，计算其Cb和Cr值对应的肤色概率密度，进一步判断是否属于肤色区域。 YCbCr色彩空间的优势在于其亮度成分（Y）与色度成分（Cb, Cr）分离，使得肤色在色度部分的提取更为准确，同时减少了亮度变化带来的影响。因此，它是人脸检测算法的理想选择，尤其是在光照条件变化较大的场景中。 总结来说，这篇文档详细阐述了MATLAB中如何利用高斯肤色概率模型进行人脸检测的步骤，包括肤色概率的计算、颜色空间的转换以及模型参数的获取。这个方法为理解及实现基于MATLAB的人脸检测算法提供了详尽的指导。