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提出了一种基于Real AdaBoost算法构造的肤色置信度分类器及动态阈值相结合的肤色分割方法。根据肤色在YCrCb色度空间的聚类性,通过大量肤色和非肤色样本用Real AdaBoost训练一族查找表(LUT)型圆形弱分类器,组成一个能输出连续置信度的强分类器,利用肤色强分类器计算图像中像素的肤色相似度,最后用大津法确定阈值对肤色相似图进行二值分割。实验表明,该方法能较好地描述肤色分布,误检率低,鲁棒性好。