Matlab实现高斯肤色模型的人脸检测

本报告详细介绍了如何使用Matlab进行简单的人脸检测实验。实验主要围绕"Matlab人脸识别"这一主题展开，目标是在静态图像中定位人脸区域。实验采用了高斯肤色概率模型作为关键方法，该模型基于YCbCr色彩空间的CbCr分量，因为它们不受色度信息影响，且在该空间下肤色样本有良好的聚类特性。 实验的第一步是预处理图像，通过归一化操作将像素值限制在0到1的范围内。接着，通过人工阈值法将图像二值化，区分肤色与非肤色区域，并进行形态学处理，如开闭运算和腐蚀膨胀，以弱化图像细节，进一步聚焦于脸部区域。利用脸部的几何特征，如眼睛和嘴巴的位置，确定脸部区域，并通过最小外接矩形来定位。最后，通过对两眼和嘴部坐标的分析，通过3点绘制椭圆，精确圈定出人脸区域。 高斯肤色概率模型的核心在于利用肤色在YCbCr空间的二维高斯分布，通过计算每个像素点与肤色分布中心的距离，得出其属于肤色区域的概率。这个过程涉及到计算像素点的均值（m）、协方差矩阵（C），以及色彩空间转换后的具体公式。实验中，需要对彩色图像进行YCbCr色彩空间转换，然后采用高斯模型进行肤色区域的检测和概率评估。 整个实验设计简洁明了，既实用又具有一定的理论基础，适合初学者理解和实践Matlab在图像处理领域的应用。通过这个实验，参与者不仅可以学习到人脸检测的基本步骤，还能深入了解色彩空间转换和概率模型在图像处理中的作用。完成此实验后，能够提升对图像分析和计算机视觉的理解，并为后续更复杂的人脸识别或图像分析任务打下坚实的基础。