基于MATLAB GUI的交互式人脸识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套交互式人脸识别系统，支持摄像头实时采集与本地图像导入，集成人脸检测、深度学习特征提取和识别比对模块，提供直观的GUI界面，适用于安防、身份验证等场景。

详 情 说 明

基于GUI的交互式人脸识别系统

项目介绍

本项目是一个基于图形用户界面(GUI)的交互式人脸识别系统，集成了图像采集、人脸检测、特征提取和识别比对等完整流程。系统采用深度学习技术，能够通过摄像头实时采集或本地图像导入的方式进行人脸识别，并提供直观的可视化操作界面，适用于安防监控、门禁系统、身份验证等多种场景。

功能特性

• 多模式图像输入：支持摄像头实时视频流采集和本地图像文件导入两种输入方式
• 精准人脸检测：自动识别并精确定位图像中的人脸区域
• 深度特征提取：采用卷积神经网络(CNN)技术提取高区分度的人脸特征向量
• 完整识别流程：提供人脸注册、特征库管理、实时识别比对等全套功能
• 友好用户界面：包含图像显示区、功能按钮区和结果展示区，操作简单直观
• 实时结果反馈：实时显示识别结果、置信度评分和身份信息

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件启动图形用户界面
2. 选择输入源：点击"摄像头采集"按钮启用实时视频流，或点击"导入图像"选择本地图片文件
3. 人脸注册：在注册模式下，输入人员信息后采集人脸图像，系统将自动提取特征并存入数据库
4. 识别比对：系统自动检测画面中的人脸，与特征库进行比对并显示识别结果
5. 数据库管理：可通过界面功能查看、编辑或删除已注册的人脸特征数据
6. 结果查看：识别结果实时显示在界面中，包括人脸框标注、置信度和身份信息

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11 或 Linux 发行版
• MATLAB版本：R2018b 或更高版本
• 深度学习工具箱：需要安装MATLAB深度学习工具箱
• 硬件要求：至少4GB内存，支持USB摄像头
• 额外依赖：计算机视觉工具箱、图像处理工具箱

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制枢纽，负责初始化整个图形用户界面并集成各功能模块。它实现了用户交互事件的处理与分发，协调图像采集、人脸检测、特征提取和识别比对等核心流程的协同工作。该文件还管理着人脸特征数据库的读写操作，控制实时视频流的处理与显示，并负责识别结果的可视化呈现和系统日志的记录输出。