Phần lớn trong số những phương pháp này sử dụng dấu hiệu về mầu sắc của da thịt con người để tìm kiếm khuôn mặt trong ảnh. Bên cạnh đó, các phương pháp còn kết hợp sử dụng những giải thuật phân vùng như thuật toán lan tỏa vùng, thuật toán lọc trường ngẫu nhiên Gibbs,… để tách các khuôn mặt ra khỏi nền.
Mầu sắc da thịt của con người là một trong những dấu hiệu được nhận biết đầu tiên trong hệ thống nhãn quang của con người. Ưu điểm của phương pháp là việc phát hiện có thể được thực hiện rất nhanh. Tuy nhiên phương pháp cũng còn nhiều hạn chế:
• Mầu sắc da thịt con người thu nhận trong ảnh rất đa dạng, tùy theo chủng tộc, điều kiện ánh sáng,…
• Mầu sắc cũng không phải là dấu hiệu đặc trưng của riêng khuôn mặt, trong ảnh có thể có nhiều vùng nền có mầu tương tự, những bộ phận khác của cơ thể cũng có thể gây nhầm lẫn.
• Không thể áp dụng với những ảnh có mầu sắc bị biến đổi như ảnh đa mức xám, ảnh đã qua xử lý mầu sắc,…
Phương pháp phát hiện khuôn mặt của Yang và Ahuja dựa vào mầu sắc da thịt con người
Những nghiên cứu của họ chỉ ra rằng, mặc dù mầu sắc da thịt con người có sự khác biệt giữa các ví dụ, nhưng sự khác biệt này chủ yếu nằm ở tham số cường độ sáng chứ không phải ở dấu hiệu mầu sắc. Họ sử dụng một phân bố Gaussian để mô hình sự phân bố của mầu sắc đặc trưng cho da thịt con người.
Tất cả các điểm ảnh được kiểm tra, nếu phản hồi của chúng lớn hơn một ngưỡng nào đó thì chúng sẽ được coi là có mầu sắc da thịt con người. Cuối cùng, những vùng có lớn hơn 70% điểm ảnh có mầu sắc da thịt sẽ đựoc coi là một khuôn mặt.
Phương pháp phát hiện khuôn mặt của Saber và Tekalp sử dụng bộ lọc trường ngẫu nhiên Gibbs
Phương pháp này sử dụng bộ lọc trường ngẫu nhiên Gibbs để thực hiện phân vùng ảnh. Sau khi phân vùng, mỗi vùng được xấp xỉ với một hình ellipse. Khoảng cách giữa đường ellipse với biên của vùng được xác định bằng cách sử dụng phép đo khoảng cách Hausdorff. Nếu khoảng cách này lớn hơn một ngưỡng xác định trước, vùng đó sẽ bị loại bỏ.
Với những vùng còn lại, một thủ tục tìm kiếm chi tiết đặc trưng sẽ được thực hiện để xác định xem vùng đó có thật sự là khuôn mặt hay không.