為什麼要進行**檢測
美顏的核心處理是磨皮，僅進行模糊平滑處理，對整張影象的處理會顯得比較假，如果能針對性的只處理**，效果會更真實。
真實的工程應用中，一張影象的磨皮處理，會分兩步走
檢測出**，生成乙個maska
保邊濾波得到影象t
根據maska，僅對**部位進行濾波處理，非**採用原影象素
**檢測(or 人像分割)有三大類
· 基於顏⾊空間的⽪膚檢測演算法
· 基於⾼斯模型的膚⾊(⽪膚)概率計算⽅法
基於顏色空間的**檢測
對於基於顏⾊空間的膚⾊檢測演算法，常⽤的顏⾊空間有 rgb、hsⅴ、ycbcr、ycgcr、yuⅴ 和 lab 等。這類⽅法的主要思想是，在不同的顏⾊空間對⽪膚畫素的顏⾊資料進⾏統計，分析得出膚⾊畫素的範圍取值，以此作為膚⾊畫素的判斷依據，這⾥我們以 rgb、hsⅴ 和ycgcr三個顏⾊空間為例進⾏簡單說明
基於rgb顏⾊空間的膚⾊檢測演算法[19]如下：
(1)在rgb顏⾊空間中，對⼤量膚⾊樣本rgb資料進⾏統計，得到如下膚⾊判斷條件a：
假設畫素p=(r，g， b)，那麼，如果滿⾜條件a，即為膚⾊畫素。
我們使⽤上述膚⾊判斷條件來檢測⽪膚區域，效果舉例如圖3.34所
基於hsⅴ顏⾊空間的膚⾊檢測演算法
(1)統計膚⾊畫素樣本分佈，得到 hsⅴ顏⾊空間中 hue分量的統計分布
(2)由圖3.35得到膚⾊判斷條件a：
假設畫素p=(r，g， b)，那麼，在hsⅴ顏⾊空間中如果滿⾜條
件a，即為膚⾊畫素。
基於ycgcr顏⾊空間的膚⾊檢測演算法[20-21]，以參考資料[21]為
例，演算法如下
(1) ycgcr顏⾊空間與rgb顏⾊空間的轉換如下：
(2)取樣統計約1010個膚⾊畫素後獲得膚⾊模型在不同顏⾊空間
的分布(cgcr空間)，如圖3.37所⽰。
(3)由膚⾊畫素分布圖得到的膚⾊分布範圍判斷條件a：
假設畫素p=(r，g， b)，那麼，在ycgcr顏⾊空間如果滿⾜條件a，即為膚⾊畫素。
我們使⽤上述 ycgcr顏⾊空間的膚⾊判斷條件來檢測⽪膚區域，效果舉例如圖 3.38 所⽰。
基於高斯模型的膚色概率計算方法
演算法流程如下所述。
(1)準備各類膚⾊的樣本集，在ycbcr顏⾊空間內，統計樣本集
cb和cr分量對應的均值μ和⽅差σ。
(2)在ycbcr顏⾊空間內，對cb和cr分量分別構建簡單⾼斯模
型，每⼀種⾼斯模型構建如下所⽰：
(3)未知畫素p屬於膚⾊的概率pdf計算如下：
根據上述演算法，測試效果如圖 3.39 所⽰。由於周圍與膚⾊相同的環境顏⾊的影響，在⼀些圖中會存在類膚⾊區域的⾼概率問題。
**檢測在磨皮中的應用
在圖3.41所⽰的通⽤磨⽪框架中，具體的演算法流程分解如下。
(1)輸⼊⼈像照⽚s。
(2)對s進⾏膚⾊檢測(或者膚⾊概率計算)，得到膚⾊區域 ma
sk(或者膚⾊概率mask)。
(3)對mask進⾏⾼斯濾波(半徑為radius)，得到平滑的mask圖a。
(4)對原圖s進⾏保邊濾波(可⽤前⽂中所講解的任意⼀種保邊
濾波器，可以按需選擇)，得到濾波影象t，t是丟失了部分細節的平
滑影象。
(5)計算效果圖d，公式如下：
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