提出一种基于RGB、HSI空间和KL变换的人脸区域检测算法,根据待检测图像上每点的颜色值来判断它属于人体区域还是背景区域,从而检测出人脸所在的位置。实验表明,该种方法避免了在RGB、HSI和KL三个独立空间分别进行人脸检测所出现的人脸误测问题,通过大量的实验和检测,将三种方法有机的结合起来,较好地区分人脸区域和背景区域,具有很好的鲁棒性。

摘 要： 提出了一种基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法。使用基于"基准白色"的色彩平衡方法归一化彩色图像，将图像在HSV 空间进行肤色分割，确定候选人脸，采用形态学滤波器对其降噪。在获得虹膜位置的基础上，使用Susan 算子定位两个眼角点，从而实现眼睛的定位。实验证明提出的方法能够很好的检测人脸、定位人眼，尤其对存在人脸旋转和光照异常的人脸图像有很高的度和鲁棒性。 　　1 引言 　　人脸检测是指处理分析输入的图像，判断其中是否有人脸，如果有则找到人脸的位置，并将人脸从背景中分离出来。近年来出现了大量人脸检测方法，主要分为基于特征的和基于图像的等两种方法。前者以某种特征如肤色、脸型、鼻子和

基于肤色空间建模+连通域处理的人脸检测算法方法进行的人脸检测。1建立多种肤色模型，结合数学形态学滤波，完成人脸检测； 2利用Matlab 自带的计算机视觉系统工具箱实现单人及多人的人脸检测。

打开main.m文件，按下F5即可开始运行，根据弹出框的提示进行操作，最终可实现人脸检测

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