1.一种基于特征选择的皮肤检测混合颜色空间的选取方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取皮肤检测数据集，其包括图片及其对应的标记信息，对该皮肤检测数据集中的所有图片进行颜色空间转换，对转换后的所有图片和对应的标记信息进行向量化处理，以得到样本矩阵和标记矩阵，并对样本矩阵中每一列的值进行归一化处理；

(2)计算归一化处理后的样本矩阵中的每一列和标记矩阵之间的互信息，将互信息结果按照从大到小的顺序进行排列；

(3)从步骤(2)中得到的排列结果中选择K个最大的互信息，对应的颜色分量作为待选集合IFS＝{fi,f2,…,fK}，其中f表示互信息对应的颜色分量，K的取值范围是大于0，且小于等于h；

(4)设置计数器i＝1；

(5)判断计数器i是否等于K+1，若等于，则转入步骤(10)，然后过程结束，否则设置h个颜色分量组成的集合为U＝{Ui,U2,…,Uh}，并转入步骤(6)，其中U中的元素表示样本矩阵对应列的颜色分量；

(6)初始化颜色特征集合S为空，并将待选集合IFS中的第i个颜色分量fi加入该颜色特征集合S中，并从集合U中删除该颜色分量fi；

(7)对集合U中当前的所有元素，计算其每一个元素Um与颜色特征集合S构成的颜色特征集合{S,Um}与标记矩阵C之间的互信息I({S,Um}；C)，并对得到的所有互信息按照从大到小的顺序进行排列，选取其中最大的M个互信息对应的颜色分量，记为集合TFS＝{ft1,ft2,…,ftM}，其中M取值范围是大于0，小于U中当前的所有元素的个数；

(8)对于集合TFS中的每一个元素ftp，计算分类器在颜色特征集合{S,ftp}上的分类效果，从而得到M个不同的分类结果，并选择M个分类结果中分类准确率最高的一个元素对应的颜色特征ftg，将其加入颜色特征集合S中，并从集合U中删除该颜色分量ftg；

(9)判断颜色特征集合S中当前的所有元素数量是小于还是等于阈值，如果小于则返回步骤(7)，如果等于，则将此时的颜色特征集合S和其分类准确率记录在集合L中，设置i＝i+

1，并返回步骤(5)；

(10)从集合L所包含的的K个颜色特征集合中，选择分类准确率最高的颜色特征集合，该颜色特征集合最终构成最佳的皮肤检测混合颜色空间。

2.根据权利要求1所述的选取方法，其特征在于，步骤(1)具体为，首先通过颜色空间转换将RGB颜色空间的皮肤检测数据集中的所有n个像素转换为多个颜色空间，对于每一种颜色空间，转换的结果是得到一个n行3列的矩阵，从而所有颜色空间构成n*H的矩阵，然后，去除掉H列中颜色分量重复的列，从而得到n*h的样本矩阵，同时，n个像素中，如果某个像素对应的标记信息是黑，则将该像素向量化处理后标记矩阵中该像素对应的值设置为0，否则设置为1，从而得到n*1的标记矩阵C，最后，对得到的该样本矩阵的每一列的值进行归一化处理，其中H和h均为自然数。

3.根据权利要求1所述的选取方法，其特征在于，分类器是随机森林分类器、SVM分类器、或者贝叶斯分类器。

4.根据权利要求1所述的选取方法，其特征在于，阈值的取值范围是1到h。

5.一种基于特征选择的皮肤检测混合颜色空间的选取方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一模块，用于获取皮肤检测数据集，其包括图片及其对应的标记信息，对该皮肤检测数据集中的所有图片进行颜色空间转换，对转换后的所有图片和对应的标记信息进行向量化处理，以得到样本矩阵和标记矩阵，并对样本矩阵中每一列的值进行归一化处理；

第二模块，用于计算归一化处理后的样本矩阵中的每一列和标记矩阵之间的互信息，将互信息结果按照从大到小的顺序进行排列；

第三模块，用于从第二模块中得到的排列结果中选择K个最大的互信息，对应的颜色分量作为待选集合IFS＝{fi,f2,…,fK}，其中f表示互信息对应的颜色分量，K的取值范围是大于0，且小于等于h；

第四模块，用于设置计数器i＝1；

第五模块，用于判断计数器i是否等于K+1，若等于，则转入第十模块，然后过程结束，否则设置h个颜色分量组成的集合为U＝{Ui,U2,…,Uh}，并转入第六模块，其中U中的元素表示样本矩阵对应列的颜色分量；

第六模块，用于初始化颜色特征集合S为空，并将待选集合IFS中的第i个颜色分量fi加入该颜色特征集合S中，并从集合U中删除该颜色分量fi；

第七模块，用于对集合U中当前的所有元素，计算其每一个元素Um与颜色特征集合S构成的颜色特征集合{S,Um}与标记矩阵C之间的互信息I({S,Um}；C)，并对得到的所有互信息按照从大到小的顺序进行排列，选取其中最大的M个互信息对应的颜色分量，记为集合TFS＝{ft1,ft2,…,ftM}，其中M取值范围是大于0，小于U中当前的所有元素的个数；

第八模块，用于对于集合TFS中的每一个元素ftp，计算分类器在颜色特征集合{S,ftp}上的分类效果，从而得到M个不同的分类结果，并选择M个分类结果中分类准确率最高的一个元素对应的颜色特征ftg，将其加入颜色特征集合S中，并从集合U中删除该颜色分量ftg；

第九模块，用于判断颜色特征集合S中当前的所有元素数量是小于还是等于阈值，如果小于则返回第七模块，如果等于，则将此时的颜色特征集合S和其分类准确率记录在集合L中，设置i＝i+1，并返回第五模块；

第十模块，用于从集合L所包含的的K个颜色特征集合中，选择分类准确率最高的颜色特征集合，该颜色特征集合最终构成最佳的皮肤检测混合颜色空间。