基于MATLAB的人脸检测与多特征融合智能识别系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现高效人脸检测，支持图像/视频流多人同步识别，具备人脸对齐、光照归一化预处理功能，并通过多特征融合技术提升识别准确率，适用于安防、身份验证等场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的人脸检测与多特征融合识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的综合性人脸识别系统，整合了传统图像处理技术与现代深度学习特征，实现高效准确的人脸检测与识别。系统支持静态图像与实时视频流输入，通过多特征融合与机器学习分类，完成人脸的定位、对齐、特征提取及身份识别，并提供直观的可视化交互界面。

功能特性

• 人脸检测模块：采用Viola-Jones级联检测器，自动定位并提取图像或视频流中的人脸区域，支持多人同时检测。
• 人脸对齐预处理：自动矫正倾斜人脸角度，并进行光照归一化处理，提升后续识别准确性。
• 多特征融合识别：

- 提取HOG、LBP及CNN深度特征等多维度特征。 - 采用PCA进行特征降维与融合优化，提升识别效率。 - 基于SVM分类器，支持1:N人脸数据库比对与实时身份验证。

• 可视化交互界面：在图像或视频帧上实时标注人脸边界框，并显示识别出的姓名及匹配置信度。

使用方法

1. 准备人脸数据库：收集已注册人员的人脸图像（JPEG/PNG格式，分辨率≥128×128），统一尺寸与背景后存入指定数据库文件夹。
2. 运行主程序：启动系统主文件，根据提示选择运行模式（图像识别、视频识别或实时摄像头识别）。
3. 输入数据源：

- 图像模式：选择待识别的静态图像文件。 - 视频模式：加载视频文件或启动摄像头进行实时流识别。

1. 查看结果：系统将实时显示检测与识别结果，包括人脸位置框、身份信息及置信度。识别数据可导出为Excel或Mat文件。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本，需安装Image Processing Toolbox、Deep Learning Toolbox及Statistics and Machine Learning Toolbox。
• 硬件建议：CPU i5以上，内存≥8GB；使用GPU可加速CNN特征提取（需支持CUDA的NVIDIA显卡）。

文件说明

主程序文件作为系统的控制核心，负责初始化环境参数、加载预训练模型及人脸数据库，并集成调度检测、预处理、特征提取与识别等全部模块。它创建图形用户界面，接收用户的输入指令（如图像文件、视频流或摄像头信号），协调各处理流程的顺序执行，最终在界面上可视化展示识别结果，并管理识别数据的输出与保存。