摘要：针对传统高斯肤色模型在肤色和光照变化较大情况下不能有效提取肤色区域的问题,提出一种改进的高斯肤色模型,并将其应用于人脸检测中。模型参数采用一种自适应更新的参数选择方法,通过对相似度人脸和灰度人脸在对应像素点加权相乘的方式,得到将肤色相似度信息和灰度分布信息有效结合的人脸肤色模型,并结合Adaboost算法设计了人脸检测方法。在FERET（facial recognition technology database）、LFW（labeled faces in the wild）、GTFD（Georgia Tech face database）和多人脸图库上的实验结果表明,该模型的肤色提取正确率比传统高斯肤色模型提高了27.1%,提出的人脸检测方法的检测率比Adaboost算法提高了5.5%。

关键词：高斯模型 adaboost 肤色分割 肤色建模 人脸检测 

单位：山东大学控制科学与工程学院 济南250061