基于MATLAB的Viola-Jones人脸检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于Viola-Jones算法的实时人脸检测系统，支持图像与视频流的多目标检测、边界框标注和准确率评估，具备光照自适应能力，适用于安防、人机交互等场景。

详 情 说 明

基于Viola-Jones算法的MATLAB人脸检测系统

项目介绍

本项目是一个基于Viola-Jones人脸检测算法的MATLAB实现系统，能够高效准确地检测图像和视频中的人脸。系统结合Haar-like特征提取和AdaBoost分类器训练，实现了在各种光照条件下的鲁棒人脸检测，支持单张图片和实时视频流的处理。

功能特性

• 多源输入支持：可处理静态图像（JPG/PNG/BMP）和实时摄像头视频流
• 多人脸检测：能够同时检测图像中的多个人脸目标
• 精准定位：提供人脸区域的边界框标注和坐标信息
• 性能评估：内置人脸检测准确率评估模块，可量化检测效果
• 自适应检测：针对不同光照条件进行优化，提升检测稳定性
• 丰富输出：提供检测结果图像、坐标信息、置信度评分和统计报告

使用方法

1. 静态图像检测：运行主程序，选择图像文件，系统将自动显示标注结果
2. 实时视频检测：启动摄像头模式，系统实时处理视频帧并显示检测结果
3. 参数调整：可根据需要调整检测敏感度、最小人脸尺寸等参数
4. 结果导出：检测结果可保存为图像文件，坐标信息可导出为数据文件

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 硬件要求：支持摄像头设备（用于实时检测）
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像视频输入接口的初始化、人脸检测算法的执行控制、检测结果的可视化展示以及性能评估模块的调用。该文件实现了整个系统的功能调度与用户交互界面，确保各模块协调工作，并提供检测结果的综合输出与统计信息生成。