基于MATLAB的实时人脸识别与视频分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一款高效实时人脸识别系统，能够通过摄像头采集视频流，逐帧完成人脸检测、特征点定位与多人跟踪分析。系统同时支持动态更新人脸数据库，并实时显示处理画面与统计结果，可应用于安防监控、交互研究等场景。

详 情 说 明

实时摄像人脸识别与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于计算机视觉技术的实时人脸识别与分析系统。系统通过连接计算机内置或外置摄像头，实时采集视频流并进行逐帧处理，实现高效的人脸检测、面部特征点定位和多目标跟踪。系统提供直观的图形用户界面，可实时显示处理画面和识别统计信息，并支持人脸数据库管理，为后续的人脸比对验证功能提供扩展基础。

功能特性

• 实时视频流处理：支持15-30fps的实时视频采集与处理
• 多人脸检测与跟踪：基于Haar特征或深度学习算法，实现多目标人脸检测与连续跟踪
• 面部特征点定位：精确定位人脸关键特征点（如眼睛、鼻子、嘴巴等）
• 实时结果显示：在GUI界面中实时显示带识别框的视频画面
• 统计信息输出：实时输出人脸位置坐标、数量统计和识别置信度
• 数据记录功能：自动生成包含时间戳和识别结果的日志文件
• 人脸数据库管理：支持人脸特征的存储、管理和比对功能
• 可扩展架构：便于集成额外的分析模块和验证功能

使用方法

1. 启动系统，自动检测并连接可用摄像头
2. 系统默认以640x480以上分辨率开始实时采集
3. 视频流经处理后，实时显示带人脸识别框的画面
4. 界面右侧显示当前帧的人脸数量、位置等统计信息
5. 识别结果自动保存至日志文件
6. 可通过菜单进行人脸数据库管理操作
7. 支持暂停、继续、截图等交互功能

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14+，或主流Linux发行版
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件要求：

- 处理器：Intel i5或同等性能以上 - 内存：8GB RAM以上 - 摄像头：内置或外置USB摄像头 - 存储空间：至少1GB可用空间

• 依赖工具包：Image Processing Toolbox，Computer Vision Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，实现了完整的应用流程，包括初始化图形用户界面、启动视频流采集设备、设置实时图像处理定时器循环、调用人脸检测与识别算法对每帧图像进行处理、实时更新显示画面与识别统计结果，同时负责管理日志记录功能和人脸数据库的交互操作。