MATLAB人脸检测与多类别识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供人脸检测、特征提取与多类别身份识别功能。支持静态图像和实时视频流输入，可高效定位人脸并匹配预存类别，适用于安防、门禁等场景。系统集成简洁，便于二次开发。

详 情 说 明

基于MATLAB的人脸检测与多类别识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的人脸检测与多类别识别系统，集成了人脸检测、特征提取、身份识别和数据库管理功能。系统采用经典的计算机视觉与机器学习技术，能够从静态图像或实时视频流中自动检测人脸，并进行准确的身份识别。该系统适用于安防监控、门禁系统、智能相册管理等应用场景。

功能特性

• 人脸检测功能：采用Viola-Jones算法，能够从静态图像或实时视频流中自动检测并精确定位人脸区域
• 人脸识别功能：基于主成分分析(PCA)进行人脸特征提取，结合支持向量机(SVM)分类器实现高效的身份识别
• 多类别管理：支持用户录入和管理多个人脸类别，建立可扩展的人脸数据库
• 实时识别显示：在检测到的人脸区域实时标注识别结果和置信度，提供直观的可视化反馈
• 多种输入支持：兼容静态图像(JPG、PNG等格式)和实时摄像头视频流输入
• 全面输出结果：提供带有人脸边界框和识别标签的可视化结果，同时生成详细的识别统计报告

使用方法

基本操作流程

1. 系统启动：运行主程序文件启动系统图形界面
2. 数据库管理：首先通过管理界面录入人脸数据，建立或更新人脸数据库
3. 模型训练：使用已建立的人脸数据库训练PCA-SVM识别模型
4. 检测识别：选择图像文件或开启摄像头进行实时人脸检测与识别
5. 结果查看：查看实时标注结果和生成的识别统计报告

输入方式

• 图像输入：支持选择本地图像文件进行批量人脸检测识别
• 实时视频：连接摄像头进行实时人脸检测与识别
• 训练数据：准备标注好的人脸图像集用于模型训练

输出结果

• 可视化标注图像/视频（人脸边界框+身份标签+置信度）
• 文本格式的识别统计报告（检测人脸数量、识别结果汇总）

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Computer Vision Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox

硬件建议

• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 内存：8GB RAM或更高
• 摄像头：支持MATLAB采集的标准USB摄像头
• 存储空间：至少1GB可用空间用于程序和人脸数据库

文件说明

main.m文件作为系统的主入口与核心控制模块，实现了用户交互界面初始化、功能模块调度、数据处理流程协调等关键功能。该文件负责整合人脸检测、特征提取、模型训练与识别等各个子系统，提供完整的图形化操作界面，使用户能够通过直观的按钮和菜单调用系统的全部功能，并实时显示处理结果与识别状态。