目录

前言

算法原理

肤色检测

图像腐蚀

图像定位

RGB颜色空间中的统计肤色模型

1. 统计肤色模型简介

2. 统计肤色模型实现问题

颜色识别与形态学变换技术 

图片颜色识别

ROI切割

人脸肤色检测模型

1、高斯肤色模型

2、椭圆模型

3、非参数估计法

基于数据挖掘的图像压缩域肤色检测算法

基于数据挖掘的压缩域肤色检测

２.1 压缩域特征提取

２.２ 基于数据挖掘的肤色建模

２．３ 基于区域生长的肤色分割

代码实现

MATLAB

python

C++

基于白平衡的人脸美白算法 

HLS—肤色检测

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前言

肤色检测是人脸检测与识别、手势识别、敏感图像过滤等多种应用的关键技术 ．肤色检测的准确率和速度直接影响到这些应用系统的性能 ．目前肤色检测方法总体可分为两类：基于像素域的
方法和基于压缩域的方法 ．其中基于像素域的方法一般利用单像素的颜色信息或者结合在变换域提取的纹理信息检测肤色 ．但是当前图像大多以压缩形式存储和传输，像素域的肤色检测方法需要首先将压缩码流全部解码，这不仅加重了系统的计算和存储负担，也大大增加了肤色检测所需的时间 ．与像素域的肤色检测方法不同，压缩域的肤色检测在不解码或部分解码的码流中
提取图像特征，并建立肤色模型检测肤色 ．由于无需对码流完全解码，因此压缩域的肤色检测方法在很大程度上提高了肤色检测的速度．
 

算法原理