: 基于MATLAB实现的Viola-Jones实时人脸检测与识别系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于Viola-Jones经典算法的实时人脸检测与识别程序，能够通过摄像头或图像输入自动检测和定位人脸区域。系统通过Haar-like特征提取、积分图加速计算、AdaBoost级联分类器等技术实现高效的人脸检测，并支持多人脸同时识别与边框标记功能。适用于安防监控、人脸验证、图像处理等

详 情 说 明

基于Viola-Jones算法的实时人脸检测与识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Viola-Jones经典算法的实时人脸检测与识别程序，能够通过摄像头或图像输入自动检测和定位人脸区域。系统通过Haar-like特征提取、积分图加速计算、AdaBoost级联分类器等技术实现高效的人脸检测，并支持多人脸同时识别与边框标记功能。适用于安防监控、人脸验证、图像处理等场景。

功能特性

• 多源输入支持：可处理静态图像、实时视频流和视频文件
• 高效检测算法：结合Haar-like特征和积分图加速计算
• 实时处理能力：基于AdaBoost级联分类器实现快速人脸检测
• 多人脸识别：支持同时检测和标记多张人脸
• 详细输出信息：提供人脸位置坐标、检测统计信息等

使用方法

基本使用

1. 运行主程序
2. 选择输入源（摄像头/图像文件/视频文件）
3. 系统自动进行人脸检测与识别
4. 查看实时检测结果和统计信息

输出结果

• 检测结果图像：在原图上用矩形框标记出检测到的人脸区域
• 人脸位置数据：输出每个人脸区域的坐标信息（x,y,宽度,高度）
• 检测统计信息：输出检测到的人脸数量、检测置信度、处理时间等参数
• 实时显示：实时视频流中动态显示人脸检测框和统计信息

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Computer Vision Toolbox

硬件建议

• CPU：Intel i5或更高版本
• 内存：8GB及以上
• 摄像头：适用于实时视频流处理

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括初始化检测器、处理用户输入选择、调用人脸检测算法、处理不同类型输入源（图像、视频、摄像头流）、可视化检测结果以及输出统计信息等功能模块的协调与执行。