人体肤色检测已应用于如手势识别、数据库人物检索、网络敏感信息过滤等诸多领域。因而,设计一套有效并且性能稳定的肤色检测方法成为计算机视觉领域的一大研究热点。为了满足视频中普通场景和复杂场景的肤色检测需求,本文提出了一套结合静态肤色模型、自适应的动态肤色模型以及辅助技术的肤色检测方法。该方法能够较为准确的分割出视频图像中的肤色块。根据肤色信息,我们可以进行下一步的应用。本文首先利用基于人脸检测的自动白平衡技术对视频图像进行颜色纠正,在一定程度上消除视频图像中的色差影响。在此基础上,对于普通场景的肤色检测采用静态的色度空间模型；对于复杂场景的肤色检测采用基于人脸跟踪的自适应动态模型。再结合直方图模型选取最可能是肤色的种子像素。最后采取改进的区域扩散方法进行肤色检测。根据上述的一整套方法,我们设计并实现了一个可应用于多种环境下的人体肤色检测系统。实验表明本文的方法与过去的方法相比能减少光照色差以及复杂背景等因素带来的影响,从而有效地分割人体肤色区域。