基于HSV颜色空间的皮肤检测

圈像处理学术探讨ｌ　２０１２牟第５积ｌ　基于ＨＳＶ颜色空间的皮肤检测　王　东　［摘（广东岭南职业技术学院，广东广州５１０６６３）　要］　为了应用于复杂背景，提出了一种图像皮肤检测方法，该方法是通过使用ＨＳＶ色彩空间中的Ｈ色调的皮肤　颜色范围来实现皮肤检测。使用ＭＡＴＬＡＢ作为实现该图像处理方法的工具。该方案是由Ｐ，．ＧＢ图像转换成ＨＳＶ颜色空间。　ＨＳＶ颜色空间中的　色调用来描述皮肤检测的颜色范围。实验证明该方法在图像中检测面部皮肤区域方面具有较高精度，　具有一定的推广利用价值。　［关键词］皮肤检测；ＨＳＶ颜色空间；ＭＡＴＬＡＢ　１．介绍　人脸识别技术是计算机信息处理中最热门的技术，它　图像并取这三种颜色的分量的平均值。　结合了图像技术、计算机图形学、模型识别等多个领域。人　脸识别技术分４个方面：（１）皮肤检测，在图像中寻找出人　脸区域，也可以说是将图像中的背景和人的肤色进行分　离；（２）人脸规范化，即校正人脸在尺度、光照和旋转等方　面的变化；（３）特征提取，从人脸图像中映射提取～组能反　映人脸特征的数值表示样本；（４）特征匹配，将待识别人脸　与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。由于背景的　复杂性、光照条件多变以及人脸表情丰富等原因，所以在　人脸识别过程中必须要寻求一些能够有效预防干扰的方　法。　圈１　Ｒ（ＪＢ　色豆万体不葸Ｉ星ｌ　Ｒ　本文将自动化皮肤检测作为研究的主要课题，并作为　人脸识别的第一步，该项研究在诸如安全监控、安检系统、　智能人机接口等领域具有广泛的应用价值。　２．皮肤检测方法　在基于皮肤颜色的面部检测中，有两种主要的方法：　第一种方法是基于像素的模型，它通过处理人类皮肤　颜色的所有部分的像素进行检测。在这种方法中，每一个　像素是被单独处理的，并且它的最终状态是判定是否为皮　肤颜色，然后，基于面部结构或其它的选项进而确定出图　ｆＹ　１　ｆ０．２９９　０．５８７　０．１１４¨Ｒ］　『Ｕ　ｌ＝』．０．１６９　０．３３１６　０．５００　ｌｌＧ　ｌ　ｌＶ　ｊ　ｌ０．５００—０．４１８６．０．０８１３儿Ｂ　Ｊ　（１）　像中的哪些像素点属于面部；　第二种方法是基于图像区域的状态，在这种方法中，面　部图像是首先隔离一张图像中的某些区域，然后确定隔离　区域是否属于面部区域。　通常识别人脸图像都是在计算机里完成的，所以这些　图像都是属于二维ＲＧＢ形式的图像。所谓的ＲＧＢ图像是　的主要方法。它就是改变色浓和色深来获得某种不同的颜　色，也就是说，改变白色和黑色的比例，它是采用直观的方　通过红色（Ｒ）、绿色（Ｇ）和蓝色０３）来实现彩色图像的。它本　身是采用ＤＩＥ三维色彩空间，ＲＧＢ的色彩数值是０－２５５，一　共２５６级。０为色彩最弱的部分，呈现的颜色是黑色；而２５５　表示色彩最强的部分，呈现的颜色是白色。它常被使用在　计算机显示设备中，所以它对光线的亮暗度是比较敏感　如红色、黄色等；Ｓ（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）是饱和度，表示色彩的纯度，　的。在用ＲＧＢ时最简单的方法是将彩色图像转换成灰色　ｓ越高色彩纯度越高；反之，ｓ越小色彩纯度越低，图像灰　作者简介：王东，男，广东广州人，硕士，讲师，研究方向：图像处理，信息安全，网络技术应用。　一３１—