关于肤色分割与匹配的人脸识别研究，涵盖介绍、MATLAB代码及测试结果分析等内容。

简介：
本研究探讨了基于肤色分割与匹配的人脸识别技术，并利用MATLAB进行算法实现和实验验证，详细介绍了方法原理、代码实现以及测试效果分析。 为了从非人脸区域准确分割出人脸区域，需要采用一种可靠的肤色模型来适应不同肤色及光照条件的变化。RGB色彩表示方法在这一任务上并不理想，因为R、G、B不仅代表颜色信息还包含亮度信息；因此，在不同的光照环境下，这种表述方式会增加检测难度，并且不够可靠。 为了分离色度和亮度信息并提高皮肤区域的识别精度，我们需要将RGB空间转换为能够独立表示这两项特征的空间。常用的颜色模型包括YCrCb、HSV及YIQ等。本段落实验中选择了YCrCb色彩空间作为肤色分布统计的映射工具，因为它对光照变化不敏感，并且是二维独立分布形式，有助于更精确地界定皮肤区域。 具体转换过程如下：使用函数`YCBCR = rgb2ycbcr(RGB)`将RGB图像转化为YCrCb格式。然后将其进一步处理为灰度图，在此过程中发现不同肤色在该空间内具有统一的二维高斯模型G(m,V^2)。通过设定阈值，可以将灰度图转换成二进制形式（1表示皮肤区域，0则代表非皮肤），其中皮肤颜色在YCrCb色度空间中的分布范围为：100<=cb<=127, 138<=cr<=170。