1.一种检测皮肤区域的方法，其特征在于，包括：
获取目标图像；
获取皮肤在RGB颜色空间中的预置均值和预置标准差，以及在YUV颜色空间中的预置均值和预置标准差；
根据所述RGB颜色空间中的预置均值和预置标准差计算所述目标图像中各像素的第一概率，所述第一概率为所述像素在所述RGB颜色空间中为皮肤的概率；
根据所述YUV颜色空间中的预置均值和预置标准差计算所述目标图像中各像素的第二概率，所述第二概率为所述像素在所述YUV颜色空间中为皮肤的概率；
确定所述目标图像中各像素为皮肤的概率，其中，所述像素为皮肤的概率为所述像素的第一概率和第二概率的算数平均值。
2.根据权利要求1所述的检测皮肤区域的方法，其特征在于，所述皮肤在RGB颜色空间中的预置均值包括红光成分的预置均值mr、绿光成分的预置均值mg和蓝光成分的预置均值mb，预置标准差包括红光成分的预置标准差nr、绿光成分的预置标准差ng和蓝光成分的预置标准差nb；
所述根据所述RGB颜色空间中的预置均值和预置标准差计算所述目标图像中各像素的第一概率，包括：
根据公式i＝1-|r-mr|/3nr计算所述像素的第一参数i，其中，r为所述像素的红光成分的亮度值，当1-|r-mr|/3nr小于0时，取i＝0，当1-|r-mr|/3nr大于1时，取i＝1；
根据公式j＝1-|g-mg|/3ng计算所述像素的第二参数j，其中，g为所述像素的绿光成分的亮度值，当1-|g-mg|/3ng小于0时，取j＝0，当1-|g-mg|/3ng大于1时，取j＝1；
根据公式k＝1-|b-mb|/3nb计算所述像素的第三参数k，其中，b为所述像素的蓝光成分的亮度值，当1-|b-mb|/3nb小于0时，取i＝0，当1-|b-mb|/3nb大于1时，取k＝1；
根据公式P1＝i1-i×j1-j×k1-k计算所述像素的第一概率P1。
3.根据权利要求1所述的检测皮肤区域的方法，其特征在于，所述在 YUV颜色空间中的预置均值和预置标准差包括色度的预置均值mu和mv，预置标准差包括色度的预置标准差nu和nv；
所述根据所述YUV颜色空间中的预置均值和预置标mr准差计算所述目标图像中各像素的第二概率，包括：
根据公式p＝1-|u-mu|/3nu计算所述像素的第四参数p，其中u为所述像素的色调值；
根据公式q＝1-|v-mv|/3nv计算所述像素的第五参数q，其中v为所述像素的饱和度值；
根据公式P2＝p1-p×q1-q计算所述像素的第二概率P2。
4.根据权利要求1所述的检测皮肤区域的方法，其特征在于，所述确定所述目标图像中各像素为皮肤的概率，之后还包括：
计算所述目标图像中各像素的灰度值，其中，所述像素的灰度值为所述像素为皮肤的概率与255的乘积；
采用轮廓查找算法对所述目标图像中各像素的灰度值进行计算，当在所述目标图像中获取到特定轮廓时，将所述特定轮廓中的各像素的灰度值以及为皮肤的概率改为0，所述特定轮廓为长和/或宽小于5个像素的轮廓。
5.根据权利要求1所述的检测皮肤区域的方法，其特征在于，所述确定所述目标图像中各像素为皮肤的概率，之后还包括：
计算所述目标图像中各像素的灰度值，其中，所述像素的灰度值为所述像素为皮肤的概率与255的乘积；
对所述目标图像中各像素的灰度值进行高斯模糊；
确定所述目标图形中各像素为皮肤的概率，其中，所述像素为皮肤的概率为高斯模糊后的像素的灰度值除以255。
6.一种检测皮肤区域的装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取目标图像；
第二获取模块，用于获取皮肤在RGB颜色空间中的预置均值和预置标准差，以及在YUV颜色空间中的预置均值和预置标准差；
第一计算模块，用于根据所述RGB颜色空间中的预置均值和预置标准差计算所述目标图像中各像素的第一概率，所述第一概率为所述像素在所述 RGB颜色空间中为皮肤的概率；
第二计算模块，用于根据所述YUV颜色空间中的预置均值和预置标准差计算所述目标图像中各像素的第二概率，所述第二概率为所述像素在所述YUV颜色空间中为皮肤的概率；
第一确定模块，用于确定所述目标图像中各像素为皮肤的概率，其中，所述像素为皮肤的概率为所述像素的第一概率和第二概率的算数平均值。
7.根据权利要求6所述的检测皮肤区域的装置，其特征在于，所述皮肤在RGB颜色空间中的预置均值包括红光成分的预置均值mr、绿光成分的预置均值mg和蓝光成分的预置均值mb，预置标准差包括红光成分的预置标准差nr、绿光成分的预置标准差ng和蓝光成分的预置标准差nb；
所述第一计算模块具体用于：
根据公式i＝1-|r-mr|/3nr计算所述像素的第一参数i，其中，r为所述像素的红光成分的亮度值，当1-|r-mr|/3nr小于0时，取i＝0，当1-|r-mr|/3nr大于1时，取i＝1；
根据公式j＝1-|g-mg|/3ng计算所述像素的第二参数j，其中，g为所述像素的绿光成分的亮度值，当1-|g-mg|/3ng小于0时，取j＝0，当1-|g-mg|/3ng大于1时，取j＝1；
根据公式k＝1-|b-mb|/3nb计算所述像素的第三参数k，其中，b为所述像素的蓝光成分的亮度值，当1-|b-mb|/3nb小于0时，取i＝0，当1-|b-mb|/3nb大于1时，取k＝1；
根据公式P1＝i1-i×j1-j×k1-k计算所述像素的第一概率P1。
8.根据权利要求6所述的检测皮肤区域的装置，其特征在于，所述在YUV颜色空间中的预置均值和预置标准差包括色度的预置均值mu和mv，预置标准差包括色度的预置标准差nu和nv；
所述第二计算模块具体用于：
根据公式p＝1-|u-mu|/3nu计算所述像素的第四参数p，其中u为所述像素的色调值；
根据公式q＝1-|v-mv|/3nv计算所述像素的第五参数q，其中v为所述像素的饱和度值；
根据公式P2＝p1-p×q1-q计算所述像素的第二概率P2。
9.根据权利要求6所述的检测皮肤区域的装置，其特征在于，所述检测皮肤区域的装置还包括：
第三计算模块，用于在所述第一确定模块确定所述目标图像中各像素为皮肤的概率之后，计算所述目标图像中各像素的灰度值，其中，所述像素的灰度值为所述像素为皮肤的概率与255的乘积；
第四计算模块，用于采用轮廓查找算法对所述目标图像中各像素的灰度值进行计算，当在所述目标图像中获取到特定轮廓时，将所述特定轮廓中的各像素的灰度值以及为皮肤的概率改为0，所述特定轮廓为长和/或宽小于5个像素的轮廓。
10.根据权利要求6所述的检测皮肤区域的装置，其特征在于，所述检测皮肤区域的装置还包括：
第五计算模块，用于在所述第一确定模块确定所述目标图像中各像素为皮肤的概率之后，计算所述目标图像中各像素的灰度值，其中，所述像素的灰度值为所述像素为皮肤的概率与255的乘积；
第六计算模块，用于对所述目标图像中各像素的灰度值进行高斯模糊；
第二确定模块，用于确定所述目标图形中各像素为皮肤的概率，其中，所述像素为皮肤的概率为高斯模糊后的像素的灰度值除以255。