张 坤， 王烨东， 李文元， 李昌禄， 雷志春*

(1.天津大学 微电子学院，天津 300072；2.海信视像科技股份有限公司，山东 青岛 266071)

1 引 言

肤色检测实质上是在数字图像中划分皮肤和非皮肤区域的过程。随着信息社会的发展，图像和视频已经成为人们广泛使用的信息载体，对于肤色检测和处理的需求也日益增多。在各种计算机视觉任务中，肤色检测已经被应用于人脸检测[1]、人体追踪[2]、表情识别[3]、手势识别[4]、疲劳驾驶[5]、智能监控[6]、中医皮肤病诊断[7]以及敏感图像过滤[8-9]等方面。近年来，“美图秀秀”、“天天P图”等人像自动美化软件受到了广大女性用户的喜爱，肤色检测在网络社交媒体中展现出很高的应用价值。2019年度中国网络视听发展研究报告中[10]指出，截止2018年底，我国网络视频用户总规模已达7.25亿，短视频、网络直播等领域正表现出迅猛发展之势，人们更加喜欢使用皮肤美化功能来使自己的皮肤表现得白皙、有吸引力。同时，“智能电视”也迎来了发展革新的浪潮，肤色呈现作为衡量画质的重要指标自然受到广泛的关注。因此，肤色检测作为肤色美化[11]、肤色增强[12]的关键步骤，也变得越来越重要。

近20年来，从最初的阈值分割法到现在的深度学习语义分割技术，有大量肤色检测相关的方法和理论被提出。文献[13]中根据是否涉及物理成像过程将肤色检测方法分为基于物理的方法和基于统计的方法，但由于需要使用光谱摄制仪等成像设备，基于物理的方法应用范围较小。……