基于MATLAB的实时人脸识别与动态跟踪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，实现实时视频流中人脸的自动检测、识别与多目标跟踪。系统支持人脸数据库管理，可提取新检测人脸特征并与已知身份匹配，对识别结果进行实时标注。适用于安防监控、智能门禁等场景。

详 情 说 明

基于实时视频流的人脸识别与动态跟踪系统

项目介绍

本项目是一个集人脸检测、识别与动态跟踪于一体的实时视频分析系统。系统能够处理多种视频输入源，自动检测画面中的人脸，并与预设数据库进行特征匹配，实现身份的实时标注。对于未知人脸，系统会进行特征提取与记录。同时，系统利用跟踪算法对多个人脸目标进行持续跟踪，并可视化其运动轨迹，输出详细的识别日志与性能统计报告。

功能特性

• 多源输入支持：兼容实时摄像头（USB/网络）、视频文件（avi, mp4）等多种输入源。
• 人脸检测与识别：采用Viola-Jones算法进行快速人脸检测，结合LBP/HOG特征提取技术，实现高精度身份识别。
• 动态多目标跟踪：基于KLT算法实现多个人脸的稳定、持续跟踪。
• 人脸数据库管理：支持建立、更新和管理已知人脸的特征数据库。
• 实时可视化反馈：在视频画面上实时显示人脸框、身份标签、置信度。
• 运动轨迹分析：生成并实时显示被跟踪人脸的移动路径热力图。
• 日志与报告生成：自动记录识别事件，并生成系统性能统计报告。

使用方法

1. 准备人脸数据库：将已知人脸图像（jpg/png格式）放入指定目录。
2. 配置系统参数：编辑配置文件，设置识别阈值、跟踪灵敏度等参数。
3. 运行主程序：启动系统，选择视频输入源（摄像头或视频文件）。
4. 查看实时结果：系统界面将实时显示处理后的视频流、身份信息和跟踪轨迹。
5. 分析输出结果：运行结束后，查看生成的识别日志文件和性能统计报告。

系统要求

• 操作系统：Windows 10 / 11 或 Linux 发行版 (如 Ubuntu 18.04+)
• 编程环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具包：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 硬件建议：CPU i5 或同等性能以上，内存 8GB 以上，支持USB 3.0的摄像头以获得最佳实时性能

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制中枢和入口点，其核心功能包括：初始化系统环境与全局参数；创建并管理图形用户界面，接收用户的交互指令；调度并协调人脸检测、特征提取、身份识别、目标跟踪等各个核心算法模块的顺序执行；实时处理视频流数据，并在图形界面中更新显示标注后的画面与跟踪轨迹；最后，负责控制识别日志的记录与系统运行报告的生成。