HSV色彩空间是一种常用的颜色模型，它通过色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个参数来描述颜色。在肤色识别领域，HSV色彩空间因其对光照变化的鲁棒性而被广泛应用。肤色在HSV空间中通常表现出特定的范围：色调（H）集中在较低的值（如0-50），饱和度（S）较高（如20-255），而明度（V）则根据光照条件变化较大（如50-255）。近年来，研究者提出了新的识别参量以提高肤色识别的准确性和鲁棒性。这些新参量可能包括：1.色调与饱和度的组合特征，如H/S比值或H-S联合分布。2.动态范围调整参数，适应不同光照条件下的肤色变化。3.基于统计学习的特征，如主成分分析（PCA）或支持向量机（SVM）提取的肤色特征向量。4.局部纹理特征与HSV颜色特征的融合，以区分肤色和类似颜色的背景。这些新的识别参量能够更好地处理复杂场景下的肤色检测问题，如光照不均、阴影干扰以及不同人种肤色的多样性。通过结合传统HSV范围和新参量，肤色识别系统的性能得到了显著提升。
