自動膚色偵測

　　之前介紹過幾篇與膚色模型相關的文章，這次，我打算即時地去找符合當下的膚色分佈，為了因應在不同外在環境對膚色造成的影響，例如：白光、黃光等。

　　採取的手段是分析手部區域的直方圖分佈，這個想法源自於：背景(人工)的分佈會比較均勻(狹長)；而手掌(自然)的分佈會比較廣泛(常態)。例如下圖所示：這是在辦公室、日光燈光線充足的環境下，而手的分佈就落在右半邊。

　　
　　至於選擇的 color space 是 YCbCr 的 Cr channel，因為膚色比較偏黃、紅。下圖是整個演算法的流程圖，當中做了以下幾件事情：

1. Histogram Statistics & Smooth。
2. Find Global Maximum。
3. Find Local Maximum。
4. Find Valley (Local Minimum)。
5. Set-up Threshold & Create Skin Model。
   

　　以上所提的五個項目，當中參數的設置、做法，已經寫在投影片，在此不一一贅述，不過，由於測試的樣本數太少，會不會白光、黃光的分佈都這麼一致，還是個問號；另外「Set-up Threshold」的公式目前是：
　　
　　比較合理應該是除以 225 取平均，只是，我為了將指尖(比較亮、比較黃、數量比較少)也拉進來，才除上 1000，這是有待商榷的。最後，補上兩張測試結果：(因為是統計像素，所以最好是框得剛剛好的)

黃光(光線充足)

白光(光線充足)

程式碼與投影片下載

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