摘    要：近些年，人脸检测识别技术是图像处理、模式识别、人工智能等领域内最活跃的研究方向，它具有广泛的应用前景和理论价值。对人脸检测进行了深入细致的研究，通过肤色模型来实现人脸检测。对待检测图像进行肤色提取、形态学处理，接着根据“三庭五眼”原则确定人脸位置。经过测试，可以看基于YCbCr空间的肤色模型人脸检测的准确率和速度都达到满意的水平，而且可以检测到一张照片中的多个人脸。但是因为光线、角度和“假脸”等外在因素的影响导致误判，降低了检测效果，所以需要进一步深入的研究。

关键词：人脸检测；YCbCr肤色模型；MATLAB；高斯模型

目   录

摘   要

ABSTRACT

第一章  绪论-1

1.1课题背景-1

1.2历史发展和研究现状-2

1.3意义-3

第二章  常见的人脸检测方法-4

2.1基于知识的方法-4

2.2基于模板匹配的方法-5

2.3基于特征的方法-5

2.4基于统计模型的方法-6

2.4.1 基于AdaBoost的方法-6

2.4.2 基于神经网络的方法-7

2.4.3 基于特征脸的方法-7

2.4.4 基于支持向量机的方法-7

2.5本文算法方案的提出-9

第三章  模型建立-10

3.1MATLAB介绍和图像处理-10

3.2颜色空间的选取-10

3.2.1 YCbCr颜色空间的介绍-10

3.2.2 颜色空间的选择-10

3.2基于YCbCr的肤色模型-11

3.2.1 高斯模型-12

3.2.2 人脸区域形态学处理-13

第四章  代码实现-14

4.1图像类型转化-14

4.2转换色彩空间-15

4.3肤色提取-15

4.4 人脸区域形态学处理-17

4.5选定白色区域-17

4.6多脸检测识别-18

第五章  设计小结-20

5.1 前景-20

5.2 工作回顾-21

参考文献-22

致  谢-24

附  录-25