人脸的检测系统源程序

资 源 简 介

人脸的检测系统源程序

详 情 说 明

基于MATLAB的人脸检测系统实现

人脸检测是计算机视觉领域的基础任务之一，该系统通过Gabor特征提取结合神经网络分类器实现了高效的人脸识别方案。

核心实现思路：

图像预处理阶段 系统首先对输入图像进行灰度化和尺寸归一化处理，这有助于后续特征提取的稳定性。采用直方图均衡化增强图像对比度，为特征提取创造更有利的条件。

Gabor特征提取 系统实现了一组Gabor滤波器组，通过多尺度多方向的Gabor小波变换提取人脸纹理特征。Gabor滤波器能够有效捕捉人脸的局部特征，特别是对方向敏感的纹理信息。系统通常会设置5个尺度8个方向的滤波器参数组合。

特征降维处理 由于Gabor特征会产生高维特征向量，系统采用PCA(主成分分析)对特征进行降维处理，保留最具有判别性的特征成分，同时大大减少计算量。

神经网络分类器 采用多层感知机(MLP)神经网络作为分类器，通过反向传播算法进行训练。网络输入层节点数对应特征维度，输出层采用Sigmoid激活函数实现二分类（人脸/非人脸）。系统包含完整的训练流程和模型保存功能。

运行方法说明： 程序采用模块化设计，主要包含特征提取、训练和检测三个功能模块。用户需要先准备训练数据集，运行训练脚本生成模型后，方可使用检测功能。系统提供可视化界面展示检测结果。

该系统的创新点在于将Gabor特征的强表征能力与神经网络的非线性分类优势相结合，在保持较高检测准确率的同时，通过特征降维保证了实时性能。系统可扩展应用于更复杂的人脸分析任务。