肤色分割。找一张人脸图像，尝试进行肤色分割。用RGB转HSV方式和RGB转YCbcR两种方式实现。。详情见https://blog.csdn.net/qq_38605089/article/details/110100701

本代码是为了实现某大学的一遍机器臂画图项目中的预处理功能，及实现简单背景的人脸轮廓提取，提供给机器数据

为了结合面部其他融合特征研究疲劳状态模式识别，主要研究了人的嘴部特征的定位及状态分析。对基于YCbCr肤色结合AdaBoost联级算法采集帧图像定位人脸，在人脸定位的基础上，基于三庭五眼的先验知识对嘴部特征进行粗定位，采用迭代法自适应阈值分割法进行嘴部特征状态分析，利用最小外接法优化了嘴部状态参数。结果表明，提出的嘴部特征定位方法具有可行性、实时性。

基于ycbcr空间的MATLAB人脸检测代码，非常简单，注释和代码都写得很好，新手也可以很容易看懂。 基于ycbcr空间的MATLAB人脸检测代码，非常简单，注释和代码都写得很好，新手也可以很容易看懂。

dev 皮肤设置功能

基于opencv通过肤色检测手，并通过模糊膨胀选取手的范围

在手势识别研究过程中，人工选取特征难以适应手势的多变性。提出了一种结合肤色模型和卷积神经网络的手势识别方法，对采集的不同背景下的手势图像，首先用肤色高斯模型分割出手势区域，然后采用卷积神经网络建立手势的识别模型，该模型融合了手势特征提取和分类过程，模拟视觉传导和认知，有效避免了人工特征提取的主观性和局限性。识别模型以手势区域的灰度信息为输入，同时利用权值共享和池化等技术减少网络权值个数，降低了模型的复杂度。实验结果表明，卷积神经网络（CNN）方法能够有效进行特征学习，在不同数据集下对手势的平均识别率都达到95%以上，与传统方法进行对比实验，表明该方法具有较高的识别率和实时性。

基于肤色的HSV颜色模型下的人脸检测，里面有原理材料和源代码实验报告 相当齐全

肤色检测，检测指尖坐标

这是一篇基于肤色的HSV颜色模型下的人脸检测相关的论文，详细介绍了人脸检测相关方面的知识