基于PCA算法的MATLAB人脸检测与定位系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用主成分分析（PCA）算法实现高效的人脸检测与定位功能。系统可自动识别图像中的人脸数量、精确定位坐标并测量人脸区域尺寸，适用于单张图片处理，具备高准确性与实用性。

详 情 说 明

基于PCA算法的人脸检测与定位系统

项目介绍

本项目是一个基于主成分分析（PCA）算法的人脸检测与识别系统。系统能够自动检测图像中的人脸区域，精确定位每个人脸的位置坐标，准确识别人脸数量，并测量每个人脸区域的具体尺寸大小。该系统主要针对静态图像的人脸分析场景，支持单张图片处理，可广泛应用于图像分析、人脸识别预处理等计算机视觉任务。

功能特性

• 人脸检测：自动识别图像中的所有人脸区域
• 精确定位：提供每个人脸区域的边界框坐标[x,y,width,height]
• 数量统计：准确输出检测到的人脸总数
• 尺寸测量：计算每个人脸区域的实际像素尺寸（宽×高）
• 可视化标注：在原图上标注人脸区域，生成检测结果图像
• 多格式支持：支持JPEG、PNG、BMP等常见图像格式

使用方法

1. 准备待检测的图像文件，确保图像分辨率不低于640×480像素，人脸清晰可辨
2. 运行主程序文件，系统将自动加载并处理图像
3. 程序将输出以下检测结果：

- 检测到的人脸总数 - 每个人脸的位置坐标和尺寸信息 - 标注了人脸边界框的结果图像

1. 检测结果将在命令行界面显示，同时生成可视化结果图像

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 建议内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要功能包括图像预处理、PCA降维计算、特征脸提取、人脸区域聚类分析、边界框定位坐标计算以及结果可视化输出等完整的人脸检测与定位功能模块。该文件实现了从图像输入到检测结果输出的全流程自动化处理。