机器学习：使用高斯贝叶斯预测面部皮肤特征

在面部皮肤分析和预测领域，机器学习方法已经取得了显著的进展。其中，高斯贝叶斯分类器是一种常用的方法，它可以通过学习已有的数据来预测新样本的面部皮肤特征。本文将介绍如何使用高斯贝叶斯分类器进行面部皮肤预测分析，并提供相应的源代码。

1. 数据收集和预处理
   在开始之前，我们需要收集面部皮肤相关的数据，并进行预处理。数据收集可以通过在不同人群中采集面部图像，同时记录其对应的皮肤特征。预处理步骤包括图像去噪、人脸检测和特征提取等。

2. 特征提取
   面部皮肤特征可以通过图像处理和计算机视觉技术进行提取。常见的特征包括肤色、纹理、皱纹等。在本文中，我们将以肤色特征为例进行说明。肤色特征可以通过将图像转换到HSV（色调、饱和度、明度）颜色空间，并提取明度通道的值作为特征。

下面是一个示例代码片段，演示如何使用Python和OpenCV库提取面部图像的肤色特征：

import cv2
import numpy as np

def extract_skin_color