一、项目简介
本系统基于肤色模型实现人脸检测，通过MATLAB GUI提供图像加载、参数调节与检测结果可视化功能。核心算法将图像转换至YCbCr色彩空间，利用肤色在Cb-Cr子空间的聚类特性计算肤色概率，经阈值分割、形态学处理和连通区域分析后，依据长宽比、面积和填充率等几何特征筛选人脸候选区域，最终在图像中用红色矩形标记检测结果。用户可通过滑块实时调节概率阈值以适应不同光照条件。
二、部分源码
function varargout = GUI(varargin)
% 全局变量声明
global img_copy
global th
th=0.5;
% 下面这部分代码是系统默认生成的
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...
'gui_Singleton', gui_Singleton, ...
'gui_OpeningFcn', @GUI_OpeningFcn, ...
'gui_OutputFcn', @GUI_OutputFcn, ...
'gui_LayoutFcn', \[\] , ...
'gui_Callback', \[\]);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
if nargout
varargout{1:nargout} = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
%至此完成初始化，接下来建立坐标系
function InitAxes(handles)
% 全局变量声明
global img_copy
global th
% 清理
clc;
% 设置默认坐标系
axes(handles.axes1); cla reset;
set(handles.axes1, 'XTick', \[\], 'YTick', \[\], ...
'XTickLabel', '', 'YTickLabel', '', 'Color', 0.7020 0.7804 1.0000, 'Box', 'On');
% 设置按钮初始化状态
set(handles.FaceDet,'Enable','off');
% 设置默认窗体名称
set(handles.figure1,'Name','基于肤色模型人脸检测Demo');
% 设置默认进度条
set(handles.slider_th,'value',0.5);
% 设置默认文本框
s=sprintf('阀值:%.1f',0.5);
set(handles.text1, 'String', s);
%开始设计操作界面了！
%第一步：
function GUI_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
handles.output = hObject;
% 初始化窗体
InitAxes(handles);
guidata(hObject, handles);
%第二步：
function varargout = GUI_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
varargout{1} = handles.output;
%第三步：
function OpenFile_Callback(hObject, eventdata, handles)
% 全局变量声明
global img_copy
global th
% 打开文件选择对话框
filename, pathname = uigetfile( ...
{'*.jpg;*.tif;*.png;*.gif','All Image Files';...
'*.*','All Files' },...
'请选择要测试的图片', ...
'on');
% 如果取消选择，则不进行操作
if isempty(filename) || isempty(filename)
return;
end
% 显示选择的文件
fprintf('file=%s%s\r\n',pathname,filename);
% 生成文件路径
filename = fullfile(pathname, filename);
% 读取
img = imread(filename);
% 赋值
img_copy=img;
% 显示
axes(handles.axes1); imshow(img_copy, \[\]);
% 设置按钮状态
set(handles.FaceDet,'Enable','on');
% 第四步：
function btnExit_Callback(hObject, eventdata, handles)
% 关闭窗体
close;
% 第五步：
function FaceDet_Callback(hObject, eventdata, handles)
% 全局变量声明
global img_copy
global th
% 显示
axes(handles.axes1); imshow(img_copy, \[\]); hold on;
% 设置按钮状态
set(handles.FaceDet,'Enable','on');
% 获取当前的进度条数值
th=get(handles.slider_th,'value');
% 显示
fprintf('th=%f\r\n',th);
% 调用检测函数
boxs,num,duration =face_detect(img_copy,th,30);
% 显示结果
for i=1:num
% 框选并显示
rectangle('Position',boxs(i,1) boxs(i,2) boxs(i,3)-boxs(i,1) boxs(i,4)-boxs(i,2),'EdgeColor','r');
end
hold off;%至此人脸检测功能已实现
% 接下来是一些收尾工作哦
function slider_th_Callback(hObject, eventdata, handles)
% 全局变量声明
global img_copy
global th
三、运行结果
四、总结
本文实现了一套基于肤色模型的人脸检测系统，完成色彩空间转换、肤色概率建模、阈值分割、形态学处理和几何校验的完整流程。系统算法简洁、计算快速，适合轻量级实时应用。主要不足在于对光照变化、复杂背景和不同肤色敏感，易受类肤色物体干扰，无法处理侧脸和遮挡等复杂情况。后续可结合Viola-Jones或MTCNN等算法提升检测精度和鲁棒性，并扩展至视频流实时跟踪。
五、代码获取
接matlab程序定制和论文设计，方向如下：
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