否从图像的平面直视(例如，注视拍摄图像的相机)、脸部被定向为直视特定侧或者脸部在从参考方向估计的特定角度注视)。
[0050]在块304中，该方法将在块302中获得的脸部区域内的像素中的每个像素的颜色转换到特定色空间。在一些示例中，可以将RGB(红-绿-蓝)其它色模型像素转换到指示光度⑴和两个色度值(Cb和Cr)的YCbCr色空间。这样的色空间允许检查像素的颜色方面而未包括光度或者亮度分量(不同于RGB像素的情况)。其它实现方式可以将像素颜色转换到其它类型的色空间(比如从像素颜色相似地分离出光度或者亮度分量的Lab(L*a*b)色空间或者其它色空间(比如HSV(色调、饱和度值)等)。
[0051]在块306中，该方法检查在块302中获得的脸部区域内的像素的转换的颜色、比较这些颜色与已知肤色的预定范围并且选择在预定颜色范围内发现的脸部区域像素。在一些实现方式中，已知肤色的预定范围可以被定义为色空间图形上的预定义的区段或者部位，该区段或者部位指示已知的肤色的希望的范围。
[0052]例如，图4是示出了在YCbCr色空间中提供的色空间图形400的一个示例的图解图示，该色空间图形指示已知肤色的预定范围。图形轴指示颜色的Cb (水平)和Cr (竖直)分量。在图形中提供椭圆形状的区段402以指示Cb和Cr值的哪些组合很可能是肤色或者色调。例如，椭圆形状的区段402可以如图形400中所示在左上象限中。在一些实现方式中，可以基于采样和检查群体(比如一般群体和/或更具体的人集合)中的多个人的肤色来确定区段，其中人可以具有广泛多种不同种族和肤色以包括宽广范围的实际肤色。对人的大量和广泛多种图像的采样也可以用来获得肤色往往在特定色空间中聚集于何处的指示，从而使得可以估计区段(比如区段402)。
[0053]在图4的示例中，来自脸部区域的像素颜色分布被示出为点404 (比如来自以下描述的在图6至图10中所示的脸部区域示例)。这些点404中的一些点在椭圆形状的区段402以外，并且一些点在区段402以内。该方法选择脸部区域中的具有在预定颜色范围内的颜色的像素(比如与位于区段402中的点404对应的像素)。这一选择提供来自图像的更多地可能描绘人的皮肤的像素。因此，在一个示例中，如果脸部区域像素如图4中所示具有在色空间图形400的椭圆形状的区段402内的Cb和Cr值，则选择该像素。
[0054]在一些实现方式中，该方法也可以通过执行边缘测试以进一步缩减选择的集合中的像素来界定选择的脸部区域像素。例如可以比较像素的光度与阈值，并且可以忽略和未选择具有在更低阈值以下或者在更高阈值以上的光度的像素。这样的极暗或者亮像素更多地可能描绘除了皮肤之外的脸部特征。这样的边缘测试也可以校验像素的饱和度是否在预定阈值以外，并且如果这样则去除考虑这样的像素。在一些实现方式中，如果这样的边缘测试计算成本更低，则可以当在块306中比较脸部区域像素与色空间中的预定颜色范围之前执行这样的边缘测试。在这样的情况下，可以对未被边缘测试标准排除的脸部区域像素的合格集合执行块306的颜色比较。
[0055]回顾图3，在块308中，该方法确定用于选择的脸部区域像素的特性肤色。例如，在一些实现方式中，特性肤色是选择的脸部区域像素的平均颜色(例如，在用于选择的像素的三个R、G和B色通道中的每个色通道中的平均色分量)。在块310中，该方法确定关于在选择的脸部区域像素的集合内的颜色的分布的信息。在一些示例中，可以对于每个色通道确定标准偏差。这一信息估计选择的脸部区域像素中的颜色的分布多么宽地变化。
[0056]在块312中，该方法可以基于在块320中接收的脸部界标和/或其它脸部信息确定空间脸部部位。在一些实现方式中，在块312中确定的空间脸部部位可以是人的脸部的边界的比在块302中接收的脸部区域更准确的表示。例如，脸部区域可以是近似地包围脸部的特定界标(比如眼睛、颊骨和嘴巴)的部位，并且因此可以未定义脸部的全范围和/或可以包括非脸部特征(比如头发、身体部分等)。空间脸部部位可以调整这样的脸部区域以更准确地包括人的脸部的部位。
[0057]在一些实现方式中，可以通过检查脸部界标和其它接收的脸部信息并且使用脸部和头部中的已知一般比例估计脸部和/或头部大小来确定空间脸部部位。这样的脸部界标可以例如提供指示人的眼睛和嘴巴的空间范围和/或中点的坐标以及用于鼻子的估计的鼻尖或者中点。在一些示例中，该方法可以通过估计眼睛的中点隔开两个眼睛宽度来确定眼睛宽度，并且可以通过估计头部为约5个眼睛宽度来估计头部的宽度。脸部信息也可以包括脸部如何被定向的指示(例如，从图像直视或者或者看向一侧和这样的定向的范围)。这一定向信息可以用来基于透视和其它因素更佳地估计在眼睛之间的距离和头部的大小。另外，可以基于经过眼睛绘制的线的角度和/或嘴巴的角度确定头部和脸部在图像的平面内的角度。在一些实现方式中，关于头部相对于眼睛的间距以及嘴巴的大小和间距而言的平均大小的一般地已知的数据还可以用来确定对空间脸部部位的估计。例如，可以从基于眼睛间距和嘴巴间距的数据获得或者确定头部和脸部大小的一般地已知的比例以及在脸部的不同界标之间的一般地已知的比率。
[0058]在一些实现方式中，估计的空间脸部部位可以形状为椭圆形作为对脸部的形状的近似。可以在其它实现方式中使用其它形状。估计的脸部形状部位的大小可以被保守地确定为大以保证在该部位中包括所有皮肤脸部像素。
[0059]在块314中，可以在块316中确定的空间脸部部位以外确定下降区域。下降区域可以是掩模的“羽化”部位，该部位迫使在它的部位内的图像像素被部分地处理而不是在空间脸部部位内的像素将被处理的全程度。例如，下降区域中的像素被评估以确定与特性肤色的相似性并且这些像素也被指明为具有比空间脸部部位中的像素更少的处理分级。例如，下降区域可以是从空间脸部部位延伸出预定数量的区段。在一个示例中，下降区域可以在一个非限制示例中是与空间脸部部位相同的形状并且被确定为空间脸部部位的缩放的版本(例如，空间脸部部位的大小的1.5倍)并且居中于空间脸部部位上。
[0060]在一些实现方式中，在下降区域中，待执行的处理数量可以被指明为从在空间脸部部位的100%朝着在下降区域的外边缘的0%的连续梯度。在一些实现方式中，下降区域中的下降可以非线性(例如，在特定减少数量之后朝着0%的陡峭掉落)。下降区域允许在图像的脸部掩模部位与非脸部部分之间的界面执行部分地处理的效果，从而减少在图像的这两个部分之间的任何锐利对比度或者可视边界。在一些实现方式中(比如在如在图2的块214-218中那样使用脸部掩模的逆掩模以选择非脸部或者非脸部像素时的一些情况)，可以从皮肤掩模省略下降区域，例如，从而使得下降区域中的所有像素为视为脸部皮肤像素。例如，如果处理包括对非脸部像素的对比度增强，则可以无需下降区域。
[0061]在块316中，该方法比较空间脸部部位和下降区域内的像素与在块308中确定的特性肤色，并且在块318中，该方法指明脸部掩模的特定掩模像素以指示图像中的脸部皮肤像素。指明的掩模像素是与具有在与特性肤色的阈值相似度内的颜色的图像像素对应的那些像素。例如，校验每个像素的三个色通道中的每个色通道在阈值范围内。在一些实现方式中，阈值范围基于在块308中选择的用于确定特性颜色的像素的颜色的分布。例如，如在块310中确定的每个色通道的标准偏差可以用作通道中的颜色的分布有多么宽的指示，并且阈值范围可以基于标准偏差。例如，标准偏差越大，可以在块318中用来确定空间脸部部位或者下降区域中的图像像素是否与将作为脸部掩模中的脸部皮肤像素而指明的特性颜色充分地相似的阈值范围就越大。在其它实现方式中，阈值范围可以是预定范围。
[0062]在一些实现方式中，也在掩模中指明了指示更少相似皮肤像素的掩模像素以指示将对对应的图像像素执行的减少的处理数量。脸部掩模的空间脸部部位中的每个掩模像素可以指示图像中的对应的像素与特性肤色相似的可变程度并且由此指示用于对应的像素的处理程度。在一些示例中，多个相似度程度可以在脸部掩模中由不同指明(例如，两个、三个或者更多个相似度程度)指示。例如，掩模像素的特性(比如颜色)可以用来指示在空间脸部部位内的部分相似度。在一个非限制示例中，如以上确定的代表在特性肤色的阈值相似度内的图像像素的掩模像素被视为全皮肤像素并且可以用掩模中的适当特性(比如在这一示例中的白色)来指明。另外，具有不同颜色的阴影的掩模像素可以代表在阈值以外、但是与阈值接近的图像像素，该阈值可以指示与特性皮肤颜色的部分相似度程度，其中指示的阴影指示将对对应图像像素执行的处理数量。在示例中，可以使用灰色掩模像素，其中灰色像素与白色越接近，对它的图像像素执行越接近全皮肤像素处理。在一个非限制示例中，50 %灰度值可以指示用于对应的图像像素的50 %处理，以此类推。在一些实现方式中，可以对于具有在相似度阈值与高于相似度阈值的第二阈值之间的色差的像素指明线性连续程度分级，并且超出第二阈值则不执行处理。例如，全黑掩模像素可以指示对应的图像像素无与特性肤色的颜色相似度并且对于对应的图像像素不执行处理。
[0063]用于一些脸部掩模像素的这一部分处理允许在处理的脸部掩模像素与非掩模像素之间的更平滑过渡，从而减少在这两个类型的像素之间的锐利对比度或者可视边界。可以备选地使用其它阈值设置方案和/或可以基于经过相似度阈值的颜色距离指明处理的非线性减少。例如，处理的陡峭下降可以被指明为高于预定色差。相同相似程度指示可以用于脸部掩模的下降区域中的掩模像素，其中迫使对应的图像像素具有朝着下降区域的外边缘减少的处理数量。
[0064]在执行块318之后，所得脸部皮肤掩模指明空间脸部部位和下降区域中的在可变程度上与特性肤色相似的脸部皮肤像素。脸部皮肤掩模中的所有其它像素被指明为非脸部皮肤像素。
[0065]在一些实现方式中，可以对于在图像中标识的每个脸部区域分离地和独立地执行方法300。因此，例如每个脸部区域可以让它自己的特性肤色被确定和它自己的像素被选择用于包括在用于该脸部的皮肤像素中，并且在一些实现方式中，每个脸部可以具有不同数量的执行的处理(比如基于关联脸部或者人的特性的不同模糊数量)。可以在一些实现方式中与以上描述的方式相似地基于用户输入、偏好或者其它