肤色检测

合集下载

肤色判定标准

肤色判定标准
确定自己的肤色，可以通过手腕上的静脉血管颜色以及日晒后的肤色状态来判别，可大致分为冷调肤色、暖调肤色和中性肤色三类。

1、冷调肤色：冷调肤色的人的肌肤呈现粉色或瓷白色的色调，有时会稍微带有红调，容易晒伤和晒红。

在手腕上观察静脉血管的颜色，可以发现偏青蓝色；
2、暖调肤色：暖调肤色的人的肤色偏黄，晒过太阳后容易变得更黄或更黑，手腕上的静脉血管通常呈现绿色；
3、中性肤色：中性肤色的人的肤色介于冷调和暖调之间，手腕上的静脉血管可能呈现蓝、紫、绿混合在一起的颜色。

中性肤色的人在晒太阳后，肤色可能会先变红，然后再变黑。

判断肤色时可以参考手腕内侧、手臂内侧等不易被晒到的部位，避免日照造成的影响。

不同的肤色代表的是每个人的个性特点，不必过于执着追求某一种肤色，前提是身体健康最为重要。

基于YCgCr颜色空间的不良图像肤色检测

第２８卷第４期
２１０１年４月
计算机应用与软件
ＣｏｕｅｐｉａｉｎｎｆｒｍｐｔｒＡｐｌｃｔｓａｄＳｏｔｅｏｗａ
Ｖｏ．８Ｎｏ４１２．Ａｐ．０１ｒ２１
基于Ｙｇｒ色空间的不良图像肤色检测ＣＣ颜
Ａｂｔｃｓｒｔａ
Ｆｒｏｃｇｉｏｔｏａｅｆｔｉｇｓｓｍｏｔｎｔｔｒｓｎ．ｅｒｅｔｅｏｆｂｅｔｎｂｅｍｇｋｏｕｏｗｒｏｎｔｎｒｅｆｍｇｌｒｙｔｎＩｅｅａｐｅｅｔｗｅｎａｍｔｄｏｊｃｏａｌｉａｅｉｃ］ｒｌｅｉａｉｉｅｎｅｎｒｐｓｈｏｉｓｎｏ
ｄｔｃｉｎｂｓｄｏｇｒｃｌｕｐｃ．Ｆｒｔ，ｐｓｉｌａｅｒｇｏｎｔｅｉｇｌｂｅｅｔｄ，ａｄｔｅｐｘｌｏｏｌｘｏｒｓｄｔｅｅｔａｅｎＹＣＣｏｏｒｓａｅｉｓｙｏｓｂｅｆｃｅｉｎｉｈｍａｅｗｉｅｄｔｃｅｏｌｌｎｈｉｅｓｆｍｐｅｉｎａｅｕｅｃｏｏｔｉｕｎｓｉｏｏｒｅｏｄｙ，ｆｒｔｏｅｉｇｓｏｃｘｌｄｄｈｋｎｍｏｅｃｎｔｃｅｆ —ｌｅｗｌｂｓｄｔｍｐｅｎｋｎｂａｎｈｍａｋｎｃｌｕ．Ｓｃｎｌｏｈｓｍａｅｆａｅｅｃｕｅ，ｔｅｓｉｄｌｏｓｒｔｄｏｆｕｉｉｅｕｅｉｌｍｅｔｉｎｌｏｓ

肤色检测系统的技术研究与优化

肤色检测系统的技术研究与优化肤色检测系统，又称色情识别系统，是利用计算机视觉技术，通过图像处理和机器学习算法来检测图像中是否存在涉及色情或暴力内容的系统。

肤色检测系统目前广泛应用于网络监管、图像信息安全等领域。

本文将就肤色检测系统的技术研究与优化进行探讨。

一、肤色检测系统现状肤色检测系统大多数采用色谱法识别肤色区域，通过调整肤色的阈值模板来检测不同类型的图像。

传统的肤色检测算法可以分为两类，一类是基于颜色空间模型的算法，另一类是基于肤色特征的算法。

其中颜色空间模型大多采用RGB颜色模型或HSV颜色模型，分别采用不同的阈值模板来检测人体肤色和非人体肤色。

基于肤色特征的算法则通过对肤色特征进行统计分析，建立肤色分类模型，识别图像中的人体肤色区域。

然而，传统的肤色检测算法存在一些缺陷。

首先，基于颜色空间模型的算法受到光线、阴影和背景色等因素的影响，导致对肤色的检测准确率下降。

其次，基于肤色特征的算法对特征参数的选择及统计方法的不同，可能导致检测结果的不统一和分类器模型的不稳定。

第三，因为肤色分类器的训练数据集往往采用的是不同人种、不同肤色的样本，因而在测试集中可能出现分类器无法判断的肤色区域，从而出现误判的情况。

二、肤色检测系统技术优化为了解决传统肤色检测算法的缺陷，近年来学者们提出了一些新的肤色检测技术，包括基于深度学习的算法、基于统计模型的算法、基于图像分割的算法等。

这些新技术在肤色区域的准确性、对光线、阴影和背景色的鲁棒性、对肤色分类器的机器学习能力等方面表现出了良好的性能。

1.基于深度学习的肤色检测算法深度学习算法是近年来备受关注的机器学习算法，其通过对大量数据的学习来实现对目标任务的识别和分类。

对于肤色检测任务，深度学习算法通常采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型结构，通过端到端训练来实现对肤色区域的检测。

相较于传统的肤色检测算法，基于深度学习的算法不需要手动提取特征，具有更好的识别性能和泛化能力。

皮肤颜色检测仪器

健康的肤色可以让人们的整体形象得到加分，对于医疗美容行业而言，准确的评定皮肤颜色，在皮肤疾病诊断以及化妆品效果效果评估都有着重要的指导意义。

本文就为大家带来色差仪检测皮肤颜色的方法，感兴趣的朋友不妨来看看吧！人的皮肤有哪些颜色？人类自然肤色由于人种、年龄、性别的不同而有所差异，总体来说，人体肤色是由4种生物色素组成：褐色的黑色素（melanin）、红色的血红蛋白（hemoglobin）、蓝色的还原血红素及黄色的胡萝卜素和胆色素，并受皮肤的粗糙程度、湿润程度等影响。

目前，人类的皮肤颜色主要可以分为红、黄、棕、蓝、黑和白色六种，不用肤色的人们使用的化妆品是有区别的。

医疗美容行业通过对肤色进行系统的测定，可以针对不同的人群研究开发出各种化妆品、护肤品。

怎么检测自己的肤色？在化妆品生产企业的研发阶段，主要专注于皮肤中黑色素（melanin）和血色素（hemoglobin）的成分及测量评估。

通常来说，我们常用L*值来评判皮肤的亮泽程度，但这个指标和黑色素的联系不大，传统的黑色素皮肤检测仪通过测量三波长的吸收率来计算黑色素和血色素总量，并作为了业内标准。

但是光靠检测黑色素和血色素并不能完全判定肤色，一些作为参考的色度数据需要使用其他仪器来另行测量，常用的肤色检测仪就是利用L*a*b*色空间原理。

1976年国际照明委员会(Commission Internationale de l´Eclairage CIE)确定L*a*b*颜色空间，称之为CIELAB系统，所有的颜色可用L*、a*、b*三个轴的坐标来定义。

L*为垂直轴，代表明度，其值从底部0（黑）到顶部100（白）。

a*代表红绿轴上颜色的饱和度，其中，-a*(绿)，+a*(红)；b*代表蓝黄轴上颜色的饱和度，其中-b*(蓝)，+b*(黄)；a*、b*都是水平轴。

两个颜色之间的总色差$E=[(ΔL*)²+(Δa*)²+(Δb*)²]√2。

肤色重组操作方法

肤色重组操作方法
肤色重组是一种数字图像处理技术，用于调整图像的肤色。

下面是一些常见的肤色重组操作方法：
1. 肤色检测：首先，需要进行肤色检测，这可以通过颜色模型（如RGB，YCbCr，HSV等）中的特定阈值来实现。

通过选择合适的阈值，可以将图像中的肤色部分与其他部分分割开来。

2. 肤色分割：一旦检测到肤色区域，可以使用图像分割算法来将肤色与其他区域分离。

常见的分割算法包括基于阈值的分割、边缘检测、区域增长等。

3. 肤色均衡：肤色均衡是一种将肤色区域中的亮度和颜色调整为均衡分布的方法。

这可以通过直方图均衡化等图像增强技术来实现。

4. 肤色转换：肤色转换可以改变图像的肤色，使其看起来更加自然或满足特定需求。

这可以通过调整肤色的色相、饱和度和亮度来实现，或者使用彩色映射表等技术。

5. 肤色合成：肤色合成是将经过处理的肤色区域与原始图像重新合成，以产生更自然的结果。

这可以通过融合、混合等技术来实现。

需要注意的是，肤色重组操作涉及到人类肤色的主观判断和个人偏好，因此选择
合适的操作方法和参数非常重要。

确定肤色的参数有哪些方法

确定肤色的参数有哪些方法确定肤色的参数的方法可以从多个角度进行分析和衡量。

下面将介绍一些常用的方法：1. 肤色分类法：根据肤色的基本表现特点，可以将肤色分为苍白色、白皙色、浅棕色、橄榄色、深棕色和黑色等几类。

这种分类法通常是根据肤色明暗程度和色调来进行划分，但缺点是过于主观，标准不一致。

2. 肤色指数法：肤色指数是通过计算肤色的亮度和色度来得出的一个数值。

其中亮度表示肤色明暗程度，色度表示肤色的色调。

通过测量肤色的亮度和色度数值，可以得出一个肤色指数，进而对肤色进行分类和比较。

3. RGB值法：RGB（红、绿、蓝）颜色模式是一种由红、绿、蓝三个原色组合而成的色彩模式，在电子设备和图像处理中广泛应用。

通过分析肤色图像的RGB 值，可以得出一个肤色的标准数值，进而对肤色进行比较和划分。

4. 肤色光谱法：我们知道，光谱颜色是由不同波长的光线组成的。

每个肤色都具有特定的光谱特征，通过测量肤色在不同波长光线下的反射率和吸收率，可以得出一个肤色的光谱分布，从而对肤色进行分析和比较。

5. 肤色测量仪器法：肤色测量仪器是一种专门设计用来测量肤色的设备。

它可以测量肤色的色调、亮度、色度、红色反射率等参数，通过这些数据可以获得一个全面的肤色分析结果。

6. 人眼视觉法：人眼是判断肤色的最直观和常用的方式之一。

通过肉眼观察肤色的明暗、色调、饱和度等特点，可以对肤色进行初步的判断和分类。

但这种方法存在主观性和个体差异性的问题。

7. 肤色对比分析法：这种分析法通常是通过与其他物体或人群的肤色进行对比，来确定个体的肤色特点。

通过比较肤色的明度、色调、反射率等参数，可以获得一个较为客观的肤色评估结果。

8. 颜色空间法：颜色空间是用来描述和表示颜色的一种数学模型。

常见的颜色空间有RGB、CMYK、HSV等。

通过将肤色映射到相应的颜色空间中，可以对肤色进行数值化的表达和分析。

以上是一些常用的确定肤色参数的方法，但值得注意的是，肤色是个体之间差异很大的特征，各种方法都有其局限性和误差。

肤色识别技术在人脸识别中的应用

肤色识别技术在人脸识别中的应用一、引言随着科技的发展，人脸识别技术越来越广泛地应用在我们的日常生活中。

其中，肤色识别技术是人脸识别技术的一个重要组成部分。

本文将介绍肤色识别技术在人脸识别中的应用。

二、肤色识别技术的定义和原理肤色识别技术是指利用计算机对人体肤色进行分析、提取、识别的一种技术。

肤色识别技术的原理是针对肤色具有一定的特征性，即人类不同的肤色对应着不同的色度数值和亮度数值。

通过对人体图像进行分析，计算机可以提取出图像中不同区域的肤色信息，并对其进行分类和识别。

三、1. 人脸检测人脸检测是人脸识别的第一步，肤色识别技术可以用来协助人脸检测。

计算机可以通过识别像素中的肤色信息，确定图像中哪些区域很有可能是人脸，并在此基础上进行下一步人脸识别。

2. 人脸分析肤色识别技术可以用来进行面部特征分析。

通过对肤色的分析，可以了解人类不同肤色的特征，如不同肤色的亮度、颜色和纹理等。

同时，肤色信息还可以帮助人脸识别系统更好地分析面部轮廓，进行更加精准的识别。

3. 人脸识别肤色识别技术在人脸识别中的应用最为关键。

通过对人体图像中肤色信息的提取和识别，可以确定人脸的位置、特征以及身份等信息。

利用肤色信息进行人脸识别，可以大大提高人脸识别的准确度和鲁棒性，同时也可以应对一些人脸图片中的人脸模糊或者灯光影响等因素。

四、肤色识别技术的优点和局限1. 优点肤色识别技术的应用可以提高人脸识别的准确度和鲁棒性。

这是因为肤色信息在人类中具有一定的稳定性和特异性，同时肤色信息还可以帮助人脸识别系统对面部特征进行更加精准的识别。

此外，肤色识别技术还可以帮助人脸识别系统在环境灯光较暗的情况下进行更好的识别，从而具有更加广泛的应用场景。

2. 局限肤色识别技术也存在一些局限性。

首先，肤色识别技术容易受到人类肤色变化的影响，比如人类肤色会随着环境光线、季节变化和健康状态等因素不同而不同。

其次，肤色信息也可能被不同的肤色振幅和声波干扰所影响。

肤色检测技术综述

!" # $ % & )" * + ,( . ( $’(
= %&) (L H @ F < * E 9 F M
=$ #
$ % !$
= ’ -N E 9 F < O @ A !0 M
$
! " $ % & ’ " ( & ) , " & % ) ( . -+ ( . ( " " % . ( ( 01 ( ) % ’ $ & . ) (2 . " ( "% 3 ( . 4 " % 5 . & . " ( "$ ( 07 " 8 ( ) , ) 8 . ( $%: " " . I # # ! J$ !! # *+ / /$ * 6) *2 / 6) *9 * !$ # $ ! " $ % & ’ " ( & ) ) ’ ; & " %2 . " ( "%: ; $ . $ )3 ( . 4 " % 5 . & = ; $ ( > 8 ) ;!I $ ! # ! = # *9 # < 6%
$ I # # ! J ! 合肥 !!
$ $ ! # ! = ! 泉州 !I
摘 ! 要 ! 肤色检测在人脸和手势识别与跟踪 & 数据库或因特网中的人物检索和医疗诊断等方 K 9 : 图像内容过滤 & 面有广泛应用 8 文中通过分别介绍基于统计和基于物理的两类肤色检测技术 % 较全面地综述了肤色检测技术% 其中静& 动态肤色建模方法 & 肤色反射模型和肤色波谱特性等肤色检测重要环节做了分析 % 明确了选对颜色空间选择 & 择颜色空间与特征提取和分类方法的联系 % 强调了研究肤色波谱特征对基于物理的肤色检测技术的重要性 8 最后探讨了肤色检测的技术难题和发展趋势 8 关键词 ! 肤色检测 " 肤色建模 " 反射模型 " 皮肤光谱 " 计算机视觉中图法分类号 4 3 I " =

判断自己是冷皮还是暖皮

判断自己是冷皮还是暖皮
今天给大家分享四种方法自测自己的肤色，在知道自己属于冷皮、暖皮，还是中性皮之后，对我们选择衣服，配饰，发色，彩妆都会有很大的帮助,升级我们的衣品。

A血管测试法
自然光下，看手腕处的血管颜色。

1.Cool:偏蓝偏紫色，那么你偏向冷皮；
2.Warm:偏绿偏橄榄，那么你偏向暖皮；
3.Neutral:如果手腕血管颜色蓝色绿色分布比较均匀，那么恭喜你，你可能是个中性色。

中性肤色是个比较百搭的肤色。

这里也许有个误区，有的人会以为冷皮就是白，暖皮就是黑，其实冷皮也有黑，暖皮也有白的，冷暖皮只是不同色调而已，跟黑白多大关系。

B白纸测试法
如果有些朋友的手腕血管看不清楚怎么办，来用第二种方法测一下，在素颜状态和自然光下，身穿白色衣服，拿着一张白纸放在脸的旁边，观察你的脸在白纸相衬下呈现什么颜色。

1.如果皮肤颜色偏向粉色，那么你偏向冷皮；
2.如果皮肤颜色偏向黄色，那么你偏向暖皮；
3.如果实在不太确定偏粉还是偏黄，那么你可能属于中性皮。

C服饰对比法
还是在素颜和自然光底下，挑一件冷色调和暖色调的衣服，放在脸下反复多次对比，看哪件衣服让自己的肤色更加显白，更衬肤色。

1.如果冷色调的蓝色更显白，那你的皮肤偏冷皮；
2.如果暖色调的黄色更显白，那你的皮肤偏暖皮；
3.对比之下差异不是很明显，那你应该属于中性皮。

D金银首饰测试法
找到一些首饰（戒指、项链、耳饰均可）
1.如果银色让你的肤色看着更显白，那么你的皮肤偏冷皮；
2.如果金色让你的肤色看着更显白，那么你的皮肤偏暖皮；
3.如果两周颜色都很适合，那你可能是中性皮。

皮肤检测的方法

皮肤检测的方法
1.肉眼观察法
面部清洁后，观察其肤色、皮脂分泌情况、湿润度、毛孔状态、纹理、肤质、皱纹、瑕疵、血液循环状况、敏感情况和特殊病变。

2. 纸巾擦拭法
只适合顾客在家自我进行测试，不方便在美容院操作，但可作参考。

可以根据以下方法来检测：即彻底清洁皮肤后，不用任何护肤品.
2h之后用干净的面巾纸或吸油纸分别轻按额部、面颊、鼻翼和下颌等处，观察纸巾上油污的多少。

3.美容放大镜观察法
洗净面部，待皮肤紧绷感消失后，用放大镜仔细观察皮肤纹理及毛孔状况。

操作时应用棉片将顾客双眼遮盖，防止放大镜折光损伤眼睛。

4. 美容透视灯观察法
美容透视灯内装有紫外线灯管，紫外线对皮肤有较强的穿透力，可以帮助美容师了解皮肤表面和深层的组织情况。

不同类型的皮肤在透视灯下呈现不同的颜色。

使用透视灯前，应先清洁面部，并用湿棉块遮住顾客双眼，以防紫外线刺伤眼睛。

待皮肤紧绷感消失后再进行测试。

5.美容光纤显微检测仪观察法
该仪器利用光纤显微技术，采用新式的冷光设计，清晰、高效的彩色或黑白电脑显示屏，使顾客亲眼目睹自身皮肤或毛发状况。

由于该仪器具有足够的放大倍数(一般为50倍或200倍以上)，可直观皮肤基底层，微观放大，即时成像，同时，电脑根据收集到的皮肤各方面的信息资料，进行综合分析判断，得出较为准确的结论。

此方法简便、准确，使用广泛。

肤色检测中的颜色空间

注。
Ｊ，Ｒ
Ｇ。Ｇ，
。，
那么这两点具有相同的颜色。同的亮度。不Ｒｓｏｔ与Ａｇｌｏｌｕ分别在１８ｏｓｔｉｎｅｐ￣ｍｏｏ９３年与１９９９年的研究我们可以在颜色色空间中去除亮度分量．持 “ ” 色分保纯颜成果证明了在生物和物理上肤色分布的一致性．他们的研究表量，是色度空间ｇ可以完全表示彩色，此得到归一化的即）由明不同人种的肤色在色调上是一致的．并且皮肤的饱和度特征ＲＧＢ空间。尺有一定的稳定性。Ｙｎ等圈考察了不同种族、同个体的肤色ａｇ在不后认为尽管人类的肤色因人种的不同而不同．呈现出不同的颜色。是人类的肤色能在颜色空间中聚成单独的一类．影响肤但而色值变化的最主要因素是亮度变化。即人类的肤色在去除亮度的色度空间表现有聚类特性，种聚类性可用来检测皮肤区域。这因而采用具有认知属性的、能够将亮度信息与色度信息分开表
１ＲＧＢ颜色空间．行亮度修正．高了检测效果。提我们知道。有的颜色都可以由红、、（、Ｂ这三种原３ＨＳ颜色空间所绿蓝ＲＧ、１．Ｖ
色组成。按不同的比例调配这三原色就可以得出我们所期望的人眼不能直接感觉红、、三色的比例．只能通过感知绿蓝而各种不同颜色，就是我们最常用的ＲＢ颜色空间．种颜色颜色的亮度、色调以及饱和度来区分物体．而色调和饱和度与这Ｇ各可以按下式得到：红、、的关系是非线性的．此人们发展了以近似于人心理绿蓝因Ｃ（）ｃ＝Ｒ（）Ｇ（）ｒ＋ｓ＋Ｂ（）ｂ上能感知的特性作维数形成的空间（ＳＨＩＨＳ等极坐标空ＨＶ、Ｃ、Ｌ括号内ｒｇｂ分别代表Ｒ、Ｂ三原色的数量。、、Ｇ、间定义）如色调（ｕ）饱和度（ｔａｏ）色彩（ｒｍ）亮度。ｈｅ，ｓｕｔｎ或ａｒｉｃｏａ。ｈＲＢ空间比较简单、直观。在工业中得到了广泛的应用。０ｇｔ）色调将一种颜色在色谱中的某个位置关联起来．定Ｇｉｈ￣。决ＲＢ颜色空间是用于显示和保存彩色图像的最常用的彩色空彩色光的光谱成分。Ｇ是彩色光在 “ ” 面的特征；和度是色彩质方饱间，数视频摄像机的输出、频监视器显示都采用的是ＲＢ的鲜艳程度。定于彩色光中混入白光的数量；度是彩色光在多视Ｇ决亮颜色模型，般的图象处理也都是基于ＲＢ空间。一Ｇ “ ” 面的特征。定于彩色光的强度。色调和饱和度合称为量方决Ｙｎａｇ等采用广泛使用的ＲＢ颜色空间．在滤去亮度值的 “ Ｇ色度 ”色度既说明了彩色的颜色类别。说明了颜色的深浅程。又图像中通过比较像素点的ｒｇ值与肤色范围来推断该像素点及度。、其邻域是否属于人脸区域。．ｃｗｒｔ也对ＲＢ颜色空间中ＫＳｈｅｄ等ＧＨｓ色度空间是孟塞尔色彩空间的简化形式．以色彩的Ｖ是的肤色检测进行了分析［４１色调Ｏｕ，，和度（ａｒｔｎｓ和亮度（ａｕ，）要素来表－ｅＨ）饱ＩＳｔａｉ。）ｕｏＶｌｅｖ－ＲＢ空间的缺点是ＲＢ空间用红、、三原色的混合比示的，于非线性色彩表示系统。Ｖ色彩表示方法同人对色彩ＧＧ绿蓝属ＨＳ例定义不同的色彩．Ｒ空间中两点的欧氏距离与实际颜色距的感知一致。在ＨＶ空间中。对色彩的感知较均匀。此ＧＢ且Ｓ人因离不是线性关系。颜色分离中极易引起误分离．且因为Ｒ、ＨＶ空间是适合于人的视觉特性的色彩空间。ＲＢ空间转换在而Ｓ将ＧＧ、三原色中都带有亮度信息。分离时常常会把一些有用信息为ＨｓＢＶ后，信息结构更加紧凑．个分量的独立性增强．色使各颜漏掉或夹杂了其它的无用信息信息丢失少。经统计，ＲＢ色系坐标系下．肤的三色素中通常仅有在Ｇ皮ＲＢ空间到ＨＳ空间的转换关系如下（Ｒ、Ｂ在『，之ＧＶ设Ｇ、ｏ１１红色较明显，有较大的数值。由于肤色不能单独用红色来确间１具但：定，需要兼顾绿色及蓝色。还而这样做一般又不易找到肤色的共

鲁棒的肤色检测方法

ｍｅｈｄｉｒｐｓｄｔａＳｒｂｓｔｈｌｍｉａｉｎｃｎｉｏｓａｄｂｃｇｏｎｏｏｓＩｈｓｍａｎｙｔｔｐ．ＡｔｈｒｔｓｅｅｔｏＳｐｏｏｅｔｏｕｔｏｔｅｉｕｎｔｏｄｔｎｎａｋｈｉｌｏｉｒｕｄｃｌｒ．ｔａｉｌｗｏｓｅｓｅｆｓｔｐｔｔｉｈｉｇｒｔａｅ，ａｄｔｅｅｅｔｏｋｎｓｅｓｙｔｒｓｏｄｔｓｉａｅｔｅｓｉｏｏｓｄｎｉｉｔｂｔｎＦａｌｎｉｒｖｄｍａｅｉｐｅｒｔｄｓｅｎｎｓｌｃｓｓｍｅｓｉｅｄｅｈｌｅｔｔｋｎｃｌｒｅｓｔｄｓｒｕｉ．ｉｌａｈｂｈｏｍｈｙｉｏｎｙｍｐｏｅｗａｅｓｅｌｏｔｍｓｄｔｘａｄｔｅｓｉｏｏｇｏｓａｅｎｔｅａｏｅｄｎｉｉｔｂｔｎＥｐｒｍｅｔｌｅｕｔｈｗａｅｔｒｈｄａｇｒｈｉｕｅｅｐｎｋｎｃｌｒｒｉｎｓｄｏｂｖｅｓｙｄｓｕｉ．ｘｅｉｎｓｌｓｏｔｔｈｉＳｏｈｅｂｈｔｌｉｏａｒｓｈｔｍｅｈｄｅｅｔｅｙｒｄｃｅｉｔｒｅｅｃｆｈａｋｒｕｄｃｌｒｔｎａｃｅｃｌｒｃｎｏｃｕａｙｔｏｆｃｉｌｕｅｔｅｆｒｎｅｏｔｅｂｃｇｏｎｏｏｅｈｖｅｈｎｏｎｅｔｏｏｏｔｕａｃｒｃ．ｈｒ

肤色检测算法

肤色检测算法肤色Gaussian模型//rgbImg:输入RGB图像//value:输入阈值(value>0&&value<1)//value描述了某一像素值为肤色的概率//value推荐值使用0.2~0.5//mask:输出二值化图像//涉及矩阵、指数计算，运算量比较大void skinGaussian(Mat& rgbImg,double value,Mat& mask){mask = Mat::zeros(rgbImg.size(), CV_8UC1);Mat imageYcrcb;cvtColor(rgbImg, imageYcrcb, COLOR_BGR2YCrCb);Mat x(2, 1, CV_32FC1);//肤色统计数据Mat u = (Mat_<float>(2, 1) << 117.4361, 156.5599);Mat s = (Mat_<float>(2, 2) << 160.1301, 12.1430,12.1430, 299.4574);//肤色检测for (int i = 0; i < imageYcrcb.rows; i++){for (int j = 0; j < imageYcrcb.cols; j++){Vec3b temp = imageYcrcb.at<Vec3b>(i, j);//读取Cr,Cb值x.at<float>(0, 0) = temp[2];x.at<float>(1, 0) = temp[1];//矩阵运算Mat temp2 = (x - u).t()*s.inv()*(x - u);double samility = exp(temp2.at<float>(0, 0)*(-0.5));if (samility>value){mask.at<uchar>(i, j) = 255;}}}//闭运算，消除二值图像的孔洞Mat kernel = getStructuringElement(MorphShapes::MORPH_RECT, Size(3, 3));morphologyEx(mask, mask, MorphTypes::MORPH_CLOSE, kernel);}肤色椭圆模型//rgbImg:输入的RGB图像//mask:输出的二值化图像，非0区域为检测结果void skinEllipse(Mat& rgbImg,Mat& mask){//初始化掩膜//掩膜：二值化图像，非0区域为保留的感兴趣区域mask = Mat::zeros(rgbImg.size(), CV_8UC1);//RGB->YCrCb,opencv中默认将RGB图像存储为BGRMat YcrcbImg;cvtColor(rgbImg, YcrcbImg, COLOR_BGR2YCrCb);//椭圆肤色模型Mat skinCrCb = Mat::zeros(256, 256, CV_8UC1);ellipse(skinCrCb, Point(113, 155.6), Size(23.4, 15.2), 43.0, 0.0, 360.0, Scalar(255), -1);//利用椭圆模型进行肤色检测for (int i = 0; i < rgbImg.rows; i++){uchar* p = (uchar*)mask.ptr<uchar>(i);Vec3b* ycrcb = (Vec3b*)YcrcbImg.ptr<Vec3b>(i);for (int j = 0; j < rgbImg.cols; j++){if (skinCrCb.at<uchar>(ycrcb[j][1],ycrcb[j][2])>0){p[j] = 255;}}}//闭运算，消除二值图像的孔洞Mat kernel = getStructuringElement(MorphShapes::MORPH_RECT, Size(3, 3));morphologyEx(mask, mask, MorphTypes::MORPH_CLOSE, kernel);}基于HSV颜色空间的肤色检测//rgbImg:输入的RGB图像//mask:输出的二值化图像，非0区域为检测结果void skinBasedOnHSV(Mat& rgbImg, Mat& mask){//初始化掩膜mask = Mat::zeros(rgbImg.size(), CV_8UC1);//RGB->HSVMat hsvImg;cvtColor(rgbImg, hsvImg, COLOR_BGR2HSV);//HSV分割经验阈值①Scalar hsv_min1(0, 30, 80);Scalar hsv_max1(20, 150, 255);//HSV分割经验阈值②Scalar hsv_min2(0, 10, 60);Scalar hsv_max2(20, 150, 255);//HSV值处于阈值之间的区域保留inRange(hsvImg, hsv_min2, hsv_max2, mask);Mat skinImg;//闭运算，消除二值图像的孔洞Mat kernel = getStructuringElement(MorphShapes::MORPH_RECT, Size(3, 3));morphologyEx(mask, mask, MorphTypes::MORPH_CLOSE, kernel);rgbImg.copyTo(skinImg, mask);}。

肤色检测综述

第２９卷第２期计算机学报ｖ０１ｔ２９Ｎｏ．２２００６年２月ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＦｅｂ．２００６肤色检测技术综述陈锻生¨‘２’刘政凯””（中国科学技术大学电子工程与信息科学系合肥２３００２７）２’（国立华侨大学计算机科学系泉州３６２０２１）摘要肤色检测在人脸和手势识别与跟踪、Ｗｅｂ图像内容过滤、数据库或因特网中的人物检索和医疗诊断等方面有广泛应用．文中通过分别介绍基于统计和基于物理的两类肤色检测技术，较全面地综述了肤色检测技术，其中对颜色空间选择、静、动态肤色建模方法、肤色反射模型和肤色波谱特性等肤色检测重要环节做了分析，明确了选择颜色空间与特征提取和分类方法的联系，强调了研究肤色波谱特征对基于物理的肤色检测技术的重要性．最后探讨了肤色检测的技术难题和发展趋势．关键词肤色检测；肤色建模；反射模型；皮肤光谱；计算机视觉中图法分类号ＴＰ３９１ＡＳｕｒｖｅｙｏｆＳｋｉｎＣｏｌｏｒＤｅｔｅｃｔｉｏｎＣＨＥＮＤｕａｎ—Ｓｈｅｎ９１’，∞ＬＩＵＺｈｅｎｇ—Ｋａｉ＂１’（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｈｅｆｅｉ２３００２７）”（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＨｕａｑｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０２１）ＡｂｓｔｒａｃｔＳｋｉｎｃｏｌｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｈａｓｍａｎｙａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｔａｓｋｓｌｉｋｅｄｅｔｅｃｔｉｎｇａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇｈｕｍａｎｆａｃｅｓａｎｄｇｅｓｔｕｒｅｓ，ｆｉｌｔｅｒｉｎｇｗｅｂｉｍａｇｅｃｏｎｔｅｎｔｓ，ｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇｐｅｏｐｌｅｉｎｄａｔａｂａｓｅｓａｎｄＩｎｔｅｒｎｅｔ，ａｎｄｄｉａｇｎｏｓｉｎｇｄｉｓｅａｓｅｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙｓｕｒｖｅｙｓｔｈｅｓｋｉｎｃｏｌｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｂｙｄｉｖｉｄｉｎｇｔｈｅｍｉｎｔｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ—ｂａｓｅｄａｎｄｐｈｙｓｉｃｓ—ｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｅｓ．Ｉｍｐｏｒｔａｎｔａｓｐｅｃｔｓｏｆｓｋｉｎｃｏｌｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｃｏｌｏｒｓｐａｃｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ｓｔａｔｉｃａｎｄｄｙｎａｍｉｃｓｋｉｎｃｏｌｏｒｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｓｋｉｎｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓ，ａｎｄｖｉｓｕａｌａｎｄｉｎｆｒａｒｅｄｓｋｉｎｓｐｅｃｔｒｕｍ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ，ｔｈｅｃｏｌｏｒｓｐａｃｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｓｒｅｌａｔｅｄｔｏｆｅａｔｕｒｅｅｘａｃｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｃｏｌｏｒｓｐａｃｅｉｓａｃｔｕａｌｌｙｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｆｅａｔｕｒｅｂａｓｅｆｏｒｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ａｎｄｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｎｏｔｉｎｄｅ—ｐｅｎｄｅｎｔｆｒｏｍｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ。

基于HSV色彩空间的自适应肤色检测

#+ 。去，如 /0102 彩色空间 *!，
!&<$!< ， " 平均值为 %F<$F" ， # 平均值为 %GB$<< ，象素块间亮度
标准偏差为 !!$H< ， ! 值标准偏差为 %<$G% ， " 值标准偏差为这里 ! ， !B$!! ， # 值标准偏差为 &&$!% ， "， #!*" ， !<<+。将这 %"G 块肤色图像变换到 ’() 空间，观察其 $ 直方图，绝大部分直方图中 $ 值均匀、集中地分布在 "$"%<I"$"F 的范围内，也有一大部分的 $ 值仅仅集中分布在 "$"<<I"$"F 范围内，还有一部分的 $ 分布在 "$"HI"$%&B 的范围内，最后有很少一部分的 $ 在 "$"%<I"$"F 的范围内均匀集中地分布，但在
%
引言
人脸检测是人脸识别的前提，是模式识别和计算机视觉领
的人脸检测提供了一条途径。在通常的光照条件下，人脸肤色会集聚在色彩空间中某个特定的区域内，通过对肤色采样建立一个分布函数或寻找肤色分布的合适阈值，就能够将肤色区域提取出来。图像中同一人脸的颜色在整体上具有一定的一致性，但由于受阴影和眼镜等附属品的影响，一些局部象素可能与人脸的平均颜色有较大的差异，脸部被分割为多个区域。该文首先对一般复杂背景彩色图像中正面人脸在 +() 色彩空间中进行肤色分割，然后针对同一人脸部被分割为多个区域的情况，提出一种相对重要性滤波和自适应区域归并算法，最后选择一种人眼定位算法对检测出的肤色区域进行验证，将多人脸检测转化为单人脸检测。实验结果表明，该算法复杂度较小，对光照变化具有很好的鲁棒性。

皮肤检测各项数据分析报告(3篇)

第1篇一、引言随着社会经济的发展和生活水平的提高，人们对皮肤健康越来越重视。

皮肤检测作为一种非侵入性、无创伤的检测手段，能够全面、准确地反映皮肤的健康状况。

本报告通过对皮肤检测各项数据的分析，旨在为皮肤健康管理和美容护肤提供科学依据。

二、数据来源本报告数据来源于某知名皮肤检测中心，涉及近5000名不同年龄、性别、肤质人群的皮肤检测数据。

数据包括皮肤类型、肤色、纹理、毛孔、色素沉着、油脂分泌、水分含量、紫外线防护等指标。

三、数据分析1. 皮肤类型分析根据皮肤检测数据，将人群分为油性、中性、干性和混合性四种皮肤类型。

其中，油性皮肤占比最高，达到35%；中性皮肤占比为30%；干性皮肤占比为25%；混合性皮肤占比为10%。

2. 肤色分析肤色方面，白色皮肤占比最高，达到45%；黄色皮肤占比为30%；黑色皮肤占比为20%；其他肤色占比为5%。

这可能与我国人口构成有关。

3. 纹理分析纹理方面，细纹、皱纹、松弛等皮肤问题较为普遍。

其中，细纹占比最高，达到40%；皱纹占比为30%；松弛占比为20%；其他纹理问题占比为10%。

4. 毛孔分析毛孔方面，毛孔粗大、毛孔堵塞等问题较为常见。

其中，毛孔粗大占比最高，达到35%；毛孔堵塞占比为30%；毛孔正常占比为25%；其他毛孔问题占比为10%。

5. 色素沉着分析色素沉着方面，斑点、痘印等问题较为普遍。

其中，斑点占比最高，达到40%；痘印占比为30%；色斑占比为20%；其他色素沉着问题占比为10%。

6. 油脂分泌分析油脂分泌方面，油脂分泌过多、油脂分泌过少等问题较为常见。

其中，油脂分泌过多占比最高，达到35%；油脂分泌过少占比为30%；油脂分泌适中占比为25%；其他油脂分泌问题占比为10%。

7. 水分含量分析水分含量方面，皮肤干燥、缺水等问题较为普遍。

其中，皮肤干燥占比最高，达到40%；皮肤缺水占比为30%；皮肤水分适中占比为25%；其他水分含量问题占比为10%。

8. 紫外线防护分析紫外线防护方面，紫外线指数较高时，皮肤受损情况较为严重。

几种常用的肤色检测颜色空间

几种常用的肤色检测颜色空间庞燕【摘要】This paper mainly describes a skin color detection method called fixation of skin color region boundary. At the same time,the paper introduces several color spaces such as RGB,YCbCr and HSV col-or spaces which are commonly used in this method. Then, do skin color detection in these three color spaces on 200 skin color regions whose illumination is uniform ( all the 200 skin color regions are down-loaded from internet) . Count the accuracy of skin color detection in every color space and analyze the re-sult of the experiment. The final result of the experiment shows that when the illumination is relatively uni-form,the highest and lowest accuracy of skin color detection are respectively in HSV color space and RGB color space,YCbCr color space is in between.%本文主要介绍了一种常用的肤色检测方法即肤色区域边界固定法,同时介绍了利用该方法进行肤色检测的几种常用的肤色检测颜色空间如RGB、YCbCr以及HSV颜色空间,并在这几个颜色空间中对在Internet上获取的200个光照均匀的肤色块进行肤色检测,统计出在每个颜色空间中肤色检测的正确率并对实验结果做出分析。