人脸检测系统课程设计
人脸检测与识别课程设计
人脸检测与识别课程设计一、教学目标本课程旨在让学生掌握人脸检测与识别的基本原理和方法，培养学生运用计算机视觉技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：–掌握人脸检测的基本算法和常用的人脸识别方法。
–了解人脸检测与识别技术在实际应用中的重要性。
2.技能目标：–能够运用人脸检测与识别技术处理简单的图像或视频数据。
–学会使用相关软件和工具进行人脸检测与识别实验。
3.情感态度价值观目标：–培养学生对技术的兴趣和好奇心，提高学生运用技术解决实际问题的意识。
–使学生认识到人脸检测与识别技术在保障国家安全、提高生活质量等方面的积极作用。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.人脸检测的基本原理和方法：包括Haar特征、LBP特征、深度学习等方法。
2.人脸识别的基本原理和方法：包括特征提取、模板匹配、特征编码等方法。
3.人脸检测与识别技术的应用：包括人脸考勤、人脸识别门禁、视频监控等场景。
4.实践操作：使用相关软件和工具进行人脸检测与识别实验。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用以下几种教学方法：1.讲授法：讲解人脸检测与识别的基本原理和方法。
2.讨论法：学生就人脸检测与识别技术在实际应用中的问题进行讨论。
3.案例分析法：分析人脸检测与识别技术在实际场景中的应用案例。
4.实验法：引导学生动手实践，使用相关软件和工具进行人脸检测与识别实验。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：《人脸检测与识别技术》等专业书籍。
2.参考书：提供相关领域的学术论文和研究报告，供学生自主学习。
3.多媒体资料：制作PPT、教学视频等，帮助学生更好地理解人脸检测与识别技术。
4.实验设备：提供计算机、摄像头等实验设备，让学生能够进行实际操作。
五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化方式，以全面、客观地评价学生的学习成果。
评估方式包括：1.平时表现：考察学生在课堂上的参与度、提问回答等情况，占总分的20%。
大学人脸识别课程设计
大学人脸识别课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解人脸识别技术的基本概念、原理及其在现实生活中的应用。
2. 学生能够掌握人脸检测、特征提取和识别等关键技术。
3. 学生能够了解人脸识别领域的发展趋势和前沿技术。
技能目标：1. 学生能够运用所学知识，独立完成人脸识别系统的设计与实现。
2. 学生能够运用编程语言（如Python）及相关库（如OpenCV、TensorFlow等），实现简单的人脸识别功能。
3. 学生能够通过实践，提高解决实际问题的能力和团队协作能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到人脸识别技术在社会发展和国家战略中的重要作用，增强社会责任感和使命感。
2. 学生能够关注人脸识别技术所涉及的伦理、法律和隐私问题，形成正确的价值观。
3. 学生能够通过课程学习，培养对人工智能领域的兴趣和热爱，激发创新意识和探索精神。
课程性质：本课程为大学本科人工智能相关专业的选修课程，旨在让学生了解并掌握人脸识别技术的基本原理和实际应用。
学生特点：学生具备一定的编程基础和人工智能相关知识，具有较强的学习能力和实践能力。
教学要求：结合课程性质和学生特点，注重理论与实践相结合，以项目驱动的方式进行教学，提高学生的实际操作能力和团队协作能力。
通过课程学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续学习和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 人脸识别技术概述- 了解人脸识别技术的发展历程、应用领域及发展趋势。
- 分析人脸识别技术在实际应用中的优势和局限性。
2. 人脸检测与特征提取- 学习人脸检测算法（如Haar级联、SSD、YOLO等）的基本原理和实现方法。
- 掌握特征提取技术（如LBP、HOG、Eigenfaces等）的应用及其在人脸识别中的作用。
3. 人脸识别算法- 学习基于几何特征的人脸识别方法，如特征点匹配、形状匹配等。
- 掌握基于深度学习的人脸识别技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
人脸识别课程设计
人脸识别课程设计
一、课程设计背景
随着人工智能的发展，人脸识别技术在各个领域得到广泛应用。
人脸识别技术已经被应用于安防、金融、医疗等领域。
因此，学习人脸识别技术已经成为了现代社会的必要知识。
二、课程设计目标
本次课程设计旨在让学生了解人脸识别技术的基本原理和实现方法，掌握常见的人脸检测和人脸识别算法，并能够在实际项目中运用所学知识进行开发。
三、教学内容
1. 人脸检测
1.1 什么是人脸检测？
1.2 常见的人脸检测算法有哪些？
1.3 如何使用OpenCV进行人脸检测？
2. 人脸特征提取
2.1 什么是人脸特征提取？
2.2 常见的人脸特征提取算法有哪些？
2.3 如何使用PCA进行特征提取？
3. 人脸识别
3.1 什么是人脸识别？
3.2 基于模板匹配的人脸识别算法有哪些？
3.3 基于特征提取的人脸识别算法有哪些？
3.4 如何使用SVM进行人脸识别？
4. 项目实践
4.1 项目需求分析
4.2 项目架构设计
4.3 项目实现
四、教学方法
1. 理论讲解：通过PPT、讲解视频等方式对相关知识点进行详细讲解。
2. 实验操作：通过编写代码实现相关算法，让学生掌握操作技能。
3. 实际项目：通过实际项目开发，让学生了解如何将所学知识应用于
实际开发中。
五、教学评估
1. 考试：通过笔试和机试的形式对学生的理论知识和操作技能进行考核。
2. 实验报告：要求学生在完成每个实验后撰写实验报告，对所学知识
进行总结和归纳。
3. 项目评估：要求学生在完成项目后提交项目文档，并进行演示展示。
人脸识别的课课程设计
人脸识别的课课程设计一、教学目标本节课的教学目标是让学生了解人脸识别技术的基本原理和应用场景，掌握人脸识别技术的基本方法和技巧，提高学生运用人脸识别技术解决实际问题的能力。
知识目标：使学生了解人脸识别技术的基本原理，掌握人脸识别技术的基本方法和技巧。
技能目标：培养学生运用人脸识别技术进行图像处理和分析的能力，提高学生解决实际问题的能力。
情感态度价值观目标：培养学生对新技术的敏感性和好奇心，使学生认识到人脸识别技术在现实生活中的重要应用，提高学生对科技进步的认同感。
二、教学内容本节课的教学内容主要包括人脸识别技术的基本原理、人脸识别技术的应用场景以及人脸识别技术的基本方法。
1.人脸识别技术的基本原理：介绍人脸识别技术的基本原理，包括人脸图像的采集、预处理、特征提取和匹配等。
2.人脸识别技术的应用场景：介绍人脸识别技术在现实生活中的应用场景，如安防、金融、医疗等。
3.人脸识别技术的基本方法：介绍人脸识别技术的基本方法，包括基于特征的方法、基于模型的方法、基于深度学习的方法等。
三、教学方法为了提高教学效果，本节课将采用多种教学方法，包括讲授法、案例分析法、实验法等。
1.讲授法：通过讲解人脸识别技术的基本原理、应用场景和基本方法，使学生了解和掌握人脸识别技术的基本知识。
2.案例分析法：通过分析人脸识别技术在现实生活中的具体应用案例，使学生了解人脸识别技术的实际应用，提高学生解决实际问题的能力。
3.实验法：通过人脸识别实验，使学生亲自体验人脸识别技术的实际操作，提高学生的动手能力。
四、教学资源为了保证教学效果，本节课将准备丰富的教学资源，包括教材、参考书、多媒体资料、实验设备等。
1.教材：选用权威、实用的教材，为学生提供全面、系统的人脸识别技术知识。
2.参考书：提供相关领域的参考书籍，丰富学生的知识体系。
3.多媒体资料：制作精美的多媒体课件，生动展示人脸识别技术的原理和应用。
4.实验设备：准备人脸识别实验所需的设备，如摄像头、人脸识别系统等，为学生提供实践操作的机会。
教室人脸识别课程设计
教室人脸识别课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解人脸识别技术的基本原理和概念；2. 学生能掌握人脸识别技术在教室场景中的应用；3. 学生了解人脸识别技术的发展历程及其在现实生活中的应用案例。
技能目标：1. 学生能够运用编程语言实现简单的人脸识别程序；2. 学生能够通过实践操作，掌握人脸识别系统的安装与调试；3. 学生能够运用人脸识别技术解决实际教学场景中的问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对人工智能技术的兴趣和好奇心，激发学习动力；2. 培养学生团队协作、共同探究的合作精神，提高沟通与表达能力；3. 增强学生的信息安全意识，使其关注人脸识别技术在社会中的伦理与道德问题。
课程性质：本课程为信息技术课程，旨在让学生了解人脸识别技术，培养其运用技术解决实际问题的能力。
学生特点：六年级学生具备一定的信息素养，对新兴技术充满好奇，但需加强对技术原理的理解和实践操作能力的培养。
教学要求：结合学生特点和课程性质，将课程目标分解为具体的学习成果，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。
同时，关注学生情感态度价值观的培养，使其在掌握技术的同时，具备良好的社会责任感和伦理道德观念。
二、教学内容1. 引言：人脸识别技术简介- 了解人脸识别技术的发展历程- 认识人脸识别技术在教育领域的应用前景2. 基本原理与概念- 学习人脸识别的基本原理- 掌握人脸检测、特征提取和识别等核心概念3. 教室人脸识别系统设计与实现- 学习教室人脸识别系统的整体架构- 掌握编程语言实现简单的人脸识别程序- 了解人脸识别系统的安装与调试方法4. 实践操作与案例分析- 进行教室人脸识别系统的实践操作- 分析人脸识别技术在教室场景中的应用案例- 学习解决实际教学场景中问题的方法5. 伦理与道德探讨- 探讨人脸识别技术在教育领域的伦理与道德问题- 增强信息安全意识，树立正确的价值观教学内容安排与进度：第一课时：引言、人脸识别技术简介第二课时：基本原理与概念第三课时：教室人脸识别系统设计与实现（上）第四课时：教室人脸识别系统设计与实现（下）第五课时：实践操作与案例分析第六课时：伦理与道德探讨教材章节关联：《信息技术》六年级下册：第三章 人工智能初步；第四节 人脸识别技术。
人脸识别c课程设计
人脸识别 c 课程设计一、教学目标本课程旨在让学生掌握人脸识别的基本原理和C语言编程技巧，通过实践操作，培养学生解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.了解人脸识别的基本原理。
2.掌握C语言编程基础。
3.熟悉人脸识别算法的实现。
4.能够运用C语言编写简单的人脸识别程序。
5.能够分析并解决人脸识别过程中遇到的问题。
情感态度价值观目标：1.培养学生对技术的兴趣和好奇心。
2.培养学生勇于探索、创新的科学精神。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括三部分：人脸识别原理、C语言基础、人脸识别算法。
1.人脸识别原理：介绍人脸识别的基本概念、发展历程和主要算法。
2.C语言基础：讲解C语言的基本语法、数据类型、运算符、控制结构等。
3.人脸识别算法：深入学习人脸识别算法，如特征提取、相似度比较等，并掌握其实现方法。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学：1.讲授法：讲解人脸识别原理、C语言基础和人脸识别算法。
2.案例分析法：分析人脸识别领域的实际案例，让学生更好地理解理论知识。
3.实验法：安排人脸识别实验，让学生动手实践，巩固所学知识。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：《人脸识别技术与应用》。
2.参考书：《C程序设计语言》、《机器学习》。
3.多媒体资料：教学PPT、视频教程、在线编程平台。
4.实验设备：计算机、摄像头、人脸识别开发工具。
通过以上教学资源，为学生提供丰富的学习体验，帮助学生更好地掌握人脸识别技术和C语言编程。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程将采取多种评估方式：1.平时表现：考察学生在课堂上的参与度、提问回答等情况，占总成绩的20%。
2.作业：布置课后作业，巩固所学知识，占总成绩的30%。
3.实验报告：完成人脸识别实验，并撰写实验报告，占总成绩的20%。
4.期末考试：全面考察学生对人脸识别技术和C语言编程的掌握，占总成绩的30%。
wim人脸检测课程设计
wim人脸检测课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解人脸检测的基本概念，掌握WIM人脸检测的技术原理和应用场景。
2. 学生能够掌握人脸检测过程中的关键步骤，如图像预处理、特征提取、模型训练和优化。
3. 学生能够了解人脸检测技术在现实生活中的应用，如安全监控、人机交互等。
技能目标：1. 学生能够运用所学知识，使用相关工具或软件进行人脸检测实践操作，提高实际操作能力。
2. 学生能够通过小组合作，共同解决人脸检测过程中遇到的问题，提高团队协作能力。
3. 学生能够运用人脸检测技术，结合其他领域知识，实现创新性的应用。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习人脸检测技术，培养对人工智能领域的兴趣和热情，激发求知欲和探索精神。
2. 学生在学习过程中，树立正确的价值观，认识到人脸检测技术在社会发展中的积极作用，同时关注其潜在风险。
3. 学生能够关注人脸检测技术在道德和法律方面的规范，遵循社会主义核心价值观，促进技术健康发展。
课程性质：本课程为信息技术学科拓展课程，结合实际应用场景，培养学生的动手实践能力和创新思维。
学生特点：六年级学生具备一定的计算机操作基础和逻辑思维能力，对新鲜事物充满好奇，喜欢动手实践。
教学要求：课程要求教师以学生为主体，注重启发式教学，引导学生主动探究，提高学生的问题解决能力和团队协作能力。
同时，关注学生的情感态度价值观的培养，使学生在掌握知识技能的同时，树立正确的价值观。
通过分解课程目标为具体学习成果，为后续教学设计和评估提供依据。
二、教学内容1. 人脸检测基本概念：介绍人脸检测的定义、发展历程及其在人工智能领域的地位。
- 教材章节：第二章 人工智能基础2. 人脸检测技术原理：讲解人脸检测的技术原理，包括图像预处理、特征提取、分类器设计等。
- 教材章节：第三章 图像处理与特征提取3. 人脸检测算法：介绍常见的人脸检测算法，如Haar级联、深度学习等，并分析其优缺点。
- 教材章节：第四章 机器学习与深度学习4. 实践操作：指导学生使用WIM人脸检测工具或软件进行实际操作，包括数据集准备、模型训练和优化等。
人脸识别教学设计方案
一、教学目标1. 知识目标：- 理解人脸识别的基本原理和关键技术。
- 掌握人脸识别系统的基本组成和流程。
- 了解不同人脸识别算法的优缺点和应用场景。
2. 技能目标：- 能够运用所学知识设计和实现一个简单的人脸识别系统。
- 能够分析人脸识别系统中的常见问题和解决方案。
- 能够使用相关工具和软件进行人脸识别系统的开发和测试。
3. 情感目标：- 培养学生对人工智能和计算机视觉领域的兴趣。
- 增强学生的创新意识和团队合作能力。
- 培养学生严谨的科学态度和解决问题的能力。
二、教学内容1. 人脸识别概述：- 人脸识别技术的发展历程。
- 人脸识别系统的应用领域。
2. 人脸检测：- 基于Haar特征的Haar cascades算法。
- 基于深度学习的人脸检测方法。
3. 人脸特征提取：- 主成分分析（PCA）。
- Fisher线性判别分析（LDA）。
- 深度学习方法（如卷积神经网络CNN）。
4. 人脸识别算法：- 模板匹配法。
- 基于特征的方法。
- 基于深度学习的方法。
5. 人脸识别系统开发：- 人脸识别系统的基本组成。
- 人脸识别系统的开发流程。
- 人脸识别系统的性能评估。
三、教学方法1. 讲授法：- 讲解人脸识别的基本原理和关键技术。
- 介绍不同的人脸识别算法和应用。
2. 案例分析法：- 分析经典的人脸识别案例，如人脸检测、特征提取和识别。
- 通过案例分析，加深对理论知识的理解。
3. 实验法：- 利用开源的人脸识别库（如OpenCV、Dlib等）进行实验。
- 通过实验，验证理论知识的正确性和应用效果。
4. 讨论法：- 组织学生进行课堂讨论，分享对人脸识别技术的理解和看法。
- 通过讨论，激发学生的创新思维和解决问题的能力。
四、教学过程1. 导入：- 通过介绍人脸识别的应用案例，激发学生的学习兴趣。
2. 讲解：- 讲解人脸识别的基本原理和关键技术，包括人脸检测、特征提取和识别。
3. 案例分析：- 分析经典的人脸识别案例，如人脸检测、特征提取和识别。
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人脸检测系统课程设计专业：数字图像处理班级：110404学生姓名：***学号： ********人脸检测系统课程设计一．课程设计目的（1）建立人的肤色模型；（2）标定人脸区域；二．课程设计背景随着科技的发展，传统的身份鉴定方法，如身份证和信用卡，开始让人们感到不便。
其携带不便，易丢失，甚至有时可能会忘记了必须的密码，以及密码被识破等等，这些问题到会给人带来困扰和麻烦。
人们需要一种新的可靠的身份鉴别，一种不可能遗失而且具有其特性的身份证明。
这就是人脸、指纹、虹膜、声音等等的生物特征。
由于人脸特征是一种更直接、更方便的识别方式，近年来以人脸为特征的识别技术迅速地发展起来。
目前，越来越多的学者研究人脸识别这一课题，人脸检测技术受到了学术界和工业界越来越多的关注。
人脸识别是一种特定内容的模式识别问题。
从广义上来说，人脸识别有两个主要的过程：人脸检测和人脸分类。
人脸检测主要研究的是：在一幅图像上，检测出有无人脸存在。
如果存在人脸，则判断出人类的位置和大小。
简单地说，就是对一幅图像进行检测，并将其划分为存在人脸的区域和不存在人脸的区域。
人脸分类是在人脸检测的基础上进一步分析获得的人脸区域，对其进行识别分类。
因此，人脸分类主要研究的是：对获得的人脸区域进行比较判别，区分它们脸型、表情、性别、种族和身份等等。
因此，在整个人脸自动识别系统中，人脸检测是第一步，也是极其重要的一步。
人脸检测技术有着十分重要的作用，为后续步骤——人脸分类提供了识别人脸的具体详细的有用信息。
人脸自动识别系统不仅能够作为人们身份鉴证，而且它能运用在学多不同的地方，如用于视频电话、监视与监控等场合的人脸实时检测跟踪。
在国内，八十年代末和九十年代初，人脸检测问题开始吸引了越来越多的研究者的关注，又越来越多感兴趣的研究人员进行探索，取得了一些有意义的研究成果。
早期的人脸检测集中对空间域上静止图像的人脸检测为研究。
中期开始采用模板的方法，通过建立人脸模型，可以实现在视频图像序列中进行人脸检测。
而近期，许多研究人员采用的研究方法各自不同，有采用建立复杂模型的，有从空间域上进行研究的，有在频域上进行研究的，有将一些技术结合在一起研究的，有应用最新的分类决策进行研究的。
不论采用和种研究方法，将多种技术结合在一起，利用多种信息可以提高人脸检测方法的效率。
国内的研究单位主要是清华大学、哈尔滨工业大学、北京工业大学、中科院计算机所、中科院自动化所、复旦大学、南京理工大学等等，获得了一定的成果。
清华大学研究人员提出了基于彩色和特征的自适应人脸检测的方法，还提出了一种基于多模板匹配的单人脸检测的方案。
哈尔滨工业大学的研究人员实现了一个复杂背景下的多极结构的人脸检测与跟中系统，能够检测平面内多姿态正面人脸和跟踪任意姿态的运动人脸。
北京工业大学的研究人员提出了人脸重心模板这一新技术并运用这一技术建立了一个复杂背景中检测人脸的系统。
在国外，如美国、欧洲国家、日本、韩国等许多国家也展开了对人脸检测的研究。
以下介绍几种目前的研究方法为：1.模板匹配方法，先设计一个或几个参考模板，计算测试样本与参考模板之间的某种度量，再使用门限值来判断是否为人脸区域。
2.基于器官特征的方法，先提取人脸器官图像特征，然后根据人脸中器官的几何关系来确认人脸是否存在。
3.使用神经网络的方法，先对人脸样本集和非人脸样本集聚类，以测试样本与人脸样本集和非人脸样本集的子类之间的距离作为识别特征向量，利用多层感知器网络作为分类器。
4.基于彩色信息的方法，人脸的肤色在彩色空间中的分布相对比较集中，利用这个特点检测图像的人脸区域。
5.频域中的特征提取方法，在人脸检测领域，通过将图像变换到频域上，可以根据频率特性，或提取人脸的特征区域，或获取整个人脸的频域描述特征量来作为分类决策器输入，从而对图像进行人脸区域的划分。
三．人脸检测系统设计3.1 技术背景3.1.1 RGB彩色模型在RGB彩色模型中，每一种颜色都是由红（Red，记为R）、绿（Green，记为G）、蓝（Blue，记为B）三种颜色所表示，如白色表示为：R=G=B=1，黑色表示为：R=G=B=0。
在一幅RGB图象中，每一个像素点所表示的色彩都是由这三个分量构成的，即由三幅分别表示红、绿、蓝亮度的灰度图像所表示而成的。
RGB彩色立方体示意图如下图所示。
图2.1 RGB彩色立方体示意图在图2.1的坐标系里，RGB彩色模型可以用一个三维的立方体来表示，坐标原点代表黑色（0，0，0），坐标顶点代表白色（1，1，1），坐标轴上的三个立方体顶点分别表示R、G、B三个基色，而剩下的三个顶点则表示每一个基色的补色，它们分别由同一平面上的两个相邻的顶点加色混合而成。
从黑色原点到白色顶点的主对角线上的所有色彩，是无彩色系的灰度颜色。
RGB彩色模型是数字色彩最典型、也是最常用的色彩模型。
它属于加色法混合，是一种光源色的混合模式。
与它互补的色彩模型是CMY彩色模型。
R、G、B三色是常用的光的三原色，是计算机显示器及其它数字设备显示颜色的基础。
因此，RGB彩色模型使用在用计算机进行主要电子显示色彩的情况下。
RGB彩色模型采用的是DIE 三维色彩空间，R、G、B三种颜色的色彩数值从0—255，共256极。
0 表示色彩强度最弱的状态，呈黑色；255表示色彩强度最强的状态，呈最饱和色。
当三种颜色的色彩数值都是0时，它所表现的区域就呈黑色；当三种颜色的色彩数值都是255时，它所表现的区域就呈白色。
现在，RGB彩色模型不仅使用于许多计算机显示设备中，而且也使用于一些图片储存和压缩中。
3.1.2 HSV彩色模型HSV彩色模型是从CIE三维颜色空间演变而来。
在HSV彩色模型中，每一种颜色都是由色相（Hue，简H），饱和度（Saturation，简S）和色明度（Value，简V）所表示的。
HSV彩色模型是一个倒立的六菱锥，如图2.2所示，不含黑色的纯净颜色都处于六菱锥顶面的一个色平面上。
在HSV六菱锥色彩模型中，色相H 处于平行于六菱锥顶面的色平面上，它们围绕中心轴V旋转和变化，红、黄、绿、青、蓝、品红六个标准色分别相隔60度。
色彩明度沿六菱锥中心轴V从上至下变化，中心轴顶端呈白色V = 1，底端呈黑色V = 0，它们表示无彩色系的灰度颜色。
色彩饱和度S沿水平方向变化，越接近六菱锥中心轴的色彩，饱和度越低。
六边形正中心的色彩饱和度为零S = 0，与最高明度的V = 1相重合，最高饱和度的颜色则处于六边形外框的边缘线上S = 1。
由于HSV颜色模型所代表的颜色域是CIE色度图的一个子集，它的最大饱和度的颜色的纯度值并不是100％。
需要注意的几处是，在圆锥的顶点处，V=0，H和S无定义，代表黑色，圆锥顶面中心处S=0，V=1，H无定义，代表白色，从该点到原点代表亮度渐暗的白色，即不同灰度的白色。
任何V=1，S=1的颜色都是纯色。
图2.2 左边的六凌锥图为HSV彩色模型的立体示意图，中间的为六凌锥的侧截面图，右边的为顶角图HSV色彩模型在计算机软件里常用HSB色彩模式来表示，跟HSV色彩模型一样，H表示色相，S表示色彩饱和度，B表示色彩明度（相当于V）。
最直观的表示法是corel DRAW 中的“CMYK 3D减色法”。
HSV颜色模型就如画家的配色方法一样，用改变色浓和色深的方法来获得某种不同的颜色。
具体地说，就是在一种纯色中加入白色以改变色浓，加入黑色以改变色深，加入白色或黑色的比例不同时，可得到不同色调的颜色。
因此，可以说HSV彩色模型采用的是用户直观的色彩描述方法。
在一些需要为人直观处理的彩色系统中，可以选用HSV彩色模型。
3.2 技术方案在一幅RGB彩色图像中，每一个像素点由R、G、B三个分量所组成。
每一个分量的变化都能直接导致彩色图像中该像素点颜色的改变。
如，在阳光灿烂的天气下所拍摄的图像颜色鲜艳，色彩饱和；相同背景和情形下，在阴雨天所拍摄的相同图像，其颜色暗淡，色彩灰沉。
这样，在同一像素点处，所表示的颜色大不相同，其RGB分量的灰度值也大不一样。
也就说RGB彩色模型受光照的变化影响很大。
在这种情况下，如果选择RGB彩色模型来进行人脸皮肤颜色建模的话，可能对同一个人的人脸皮肤检测会应光线亮暗的不同，而导致检测的结果有所出入。
在恶劣的情况下，甚至会导致无法判别出人脸区域。
考虑到光线影响的情况，选择了HSV彩色模型作为人脸皮肤模型建立的彩色空间。
对于HSV彩色模型来说，它能将亮度信息和色度信息从输入图像中分离出来，并且能够独立表示。
H分量代表图像的纯色彩信息，即其表示的是图象的颜色信息；S分量代表图像的饱和度信息，即其表示的是图象的颜色的深浅；V分量代表图像的亮度信息，即其表示的是图像的颜色的亮度。
由此可见，H分量只表示目标的彩色信息，相对RGB颜色模型来说，受光照变化的影响缓慢。
选择H分量作为人脸皮肤颜色统计的参数，可以降低光照影响的作用。
人类有白色，黄色和黑色人种，其人脸皮肤颜色也各自不同，建立模型的时候需要分别对待，本为研究的是黄色人种的人脸皮肤检测。
在每一人种中，其人脸皮肤颜色都是分布在一个较窄的频带上，皮肤颜色分布范围集中在某一区域。
即，在色相H分量中，表示为集中在某一小区域范围内。
这样就可以，基于HSV彩色模型下，利用H分量受光照影响变化缓慢的性质，来建立一个人脸皮肤彩色模型，即人脸皮肤色相的统计表，将人脸的颜色区域估计出来，再利用这个人脸皮肤彩色模型对任意图像进行人脸检测。
由此，在建立人脸皮肤模型时，需要先将在RGB彩色模型下的图像转换为HSV彩色模型的图像。
通过对一定数量的人脸皮肤进行统计后，获得关于人脸皮肤颜色的区域范围。
而这个范围包含了人脸皮肤的颜色信息。
方案大致流程如下：3.2.1 人脸皮肤模型的训练通过对一定数量的人脸皮肤进行估计就可以得到比较完善的人脸皮肤模型，所以对人脸皮肤模型进行训练时必须的。
以下介绍人脸皮肤模型的训练的步骤：1.建立H分量的颜色表。
在HSV彩色模型中，H分量是0—1范围内的值。
考虑到在HSV彩色模型的立体图里（图2.2）H为一个旋转分量，每一度数就表示一个颜色。
这样可以制定一个大小为360的颜色表，这个颜色表就是人脸皮肤模型，人脸皮肤模型的初始值为０。
2.人脸皮肤模型的颜色统计。
将一幅要进行估计的人脸图像转变为HSV 彩色模型下的图像，取H分量的图像，并且将从0—1的数字范围转变为0—359的数字范围。
统计变换后的H分量图像中，每像素值出现的次数，将其加入表中对应的位置上。
即，变换后的H分量中为200的像素点出现了99次，则在人脸皮肤模型中对应的200位置上，在原来的数目上再加上99。
3.训练人脸皮肤模型。
将要进行训练的人脸皮肤图像，重复步骤2进行统计。
一般来说，进行训练的人脸皮肤图像越多，人脸皮肤颜色模型越完善，人脸的区域的正确检测性越高。