基于AdaBoost算法的MATLAB人脸检测系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现人脸检测系统，通过提取Haar-like特征并应用AdaBoost算法训练分类器，支持从图像中自动识别人脸，包含完整的训练与检测模块。

详 情 说 明

基于AdaBoost算法的人脸检测系统设计与实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸检测系统，采用AdaBoost集成学习算法结合Haar-like特征提取技术。系统包含分类器训练和检测测试两大核心模块，能够有效处理静态图像和视频流的人脸检测任务。通过积分图加速计算和级联分类器结构设计，实现了高效准确的人脸检测功能。

功能特性

• 分类器训练模块：提取正样本（人脸图像）和负样本（非人脸图像）的Haar-like特征，采用AdaBoost算法训练强分类器级联
• 检测测试模块：利用训练好的级联分类器进行多尺度滑动窗口检测，输出人脸位置信息
• 多格式支持：支持常见图像格式（jpg、png等）和视频格式（avi等）的输入
• 实时检测：能够对视频流进行实时人脸检测
• 模型导出：训练阶段生成标准化的级联分类器模型文件（.xml格式）

使用方法

训练阶段

1. 准备正样本集（尺寸标准化的人脸图像）和负样本集（非人脸场景图像）
2. 运行训练程序，系统将自动提取特征并训练级联分类器
3. 训练完成后生成模型文件（.xml格式）

测试阶段

1. 加载训练好的模型文件
2. 输入待检测的灰度图像或视频帧
3. 系统输出带有检测框的可视化结果，并返回人脸位置坐标信息（矩形框左上角坐标、宽度和高度）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能流程，包括训练数据加载与预处理、Haar-like特征提取、AdaBoost分类器训练、级联分类器构建、图像多尺度检测窗口处理、人脸定位识别以及结果可视化输出等关键环节，实现了从模型训练到人脸检测的完整处理链路。