三基色里面的，对光强的变化很敏感，所以不适合进行人脸检测，所以要使用色度跟亮度分离的颜色空间。色度、亮度分离的颜色空间很多，例如，VHS、YIQ、HIS、YUV、YCbCr等。
在YCbCr颜色空间里，Y分量代表亮度，Cb为蓝色分量，Cr为红色分量，实际上，还有一个分量Cg，它代表绿色分量，只是在YcbCr空间上没用到。在RGB颜色空间中，颜色由红、绿、蓝3个分量组成，每种颜色也就对应于3种颜色分量，即红色分量Cr、蓝色分量Cb和绿色分量Cg，任意2种颜色分量和亮度信息均可以构成一个三维的空间。在该颜色空间中肤色具有较好的聚类效果。所以还存在YCbCg，YCgCr等色彩空间。在这里，使用YcbCr颜色空间。
22基于YCbCr颜色空间的人脸检测
由于光线条件发生变化时，人脸颜色也会发生一定的变化，而且肤色信息会受光源颜色和肤色背景的影响，所以会在提取肤色信息产生错误提取，为了降低错误概率，需要对图像进行光照补偿，进行图像均衡处理。在这个试验中，对从网上下载的100幅人脸图像进行了检测，提取效果尚佳。
221肤色信息的提取
图像进行预处理之后，下面进行肤色信息提取工作。由于读入的图像是JPG格式的，也就是说它的颜色空间是RGB空间，说以需要进行颜色空间之间的转换，利用颜色空间之间的转换关系：
Y0257R0504G0098B16
Cb0148R0291G0439B128
Cr0439R0368G0071B128
将颜色空间由RGB空间转换到YcbCr空间，那计算出YcbCr空间的系数之后，肤色信息该如何提取呢？因此要找到肤色信息的分布情况，即肤色信息集中在哪一数值段。经过多次实验得到，Y中的肤色信息范围为（50，180），Cb中的肤色信息范围为（140，190
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），Cr中的肤色信息范围为（142，190）。在范围内的点值设置为1，不在此范围内的点值设置为0，得到一个二值图像。如图1所示：
图1经处理之后的二值图像然而得到的二值图像中有很多不是人脸的小孔和毛刺，这些小孔和毛刺会引起特征的错误提取，那如何将这些小孔去掉呢？使用形态学的知识可以解决这个问题。222形态学处理形态学以几何学为基础对图像进行分析，其基本思想是用一个结构元素作为基本工具来探测和提取图像特征。基本的运算有：膨胀，腐蚀，开启和闭合。膨胀的作用是：图像比原图像占的像素要多，是图像更大。腐蚀的作用是：图像比原图像占的像素少，有所收缩。这个实验里，试用了腐蚀，关闭，膨胀操作。开启的作用是：去掉轮廓上的突出毛刺，是有毛刺的部分变得圆滑，截断狭窄的连线，也就r