基于Gabor特征与SVM分类器的人脸检测MATLAB系统

资 源 简 介

本项目采用多尺度Gabor滤波器提取人脸纹理特征，结合PCA进行特征降维，利用SVM分类器实现高效人脸检测。适用于图像处理与计算机视觉研究，提供完整的MATLAB实现方案。

详 情 说 明

基于Gabor特征与SVM分类器的人脸检测MATLAB系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的人脸检测系统，利用Gabor滤波器提取人脸纹理特征，结合PCA降维技术和SVM分类器，实现对图像中人脸的准确检测与定位。系统采用滑动窗口检测机制，能够处理包含单人或多人脸的测试图像，并提供全面的性能评估指标。

功能特性

• 多尺度Gabor特征提取：通过不同尺度和方向的Gabor滤波器组提取人脸纹理特征
• 智能特征降维：使用PCA技术对高维Gabor特征进行降维，提高处理效率
• SVM分类识别：采用支持向量机进行精准的人脸/非人脸二分类
• 滑动窗口检测：集成多尺度滑动窗口机制，实现全图像人脸定位
• 全面评估体系：提供准确率、召回率、F1-score等性能指标
• 结果可视化：生成检测结果图、特征响应图和降维可视化图

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据：系统自带标准人脸数据集（ORL/YALE等）
2. 配置Gabor滤波器参数（尺度数、方向数）
3. 设置PCA降维维度和SVM超参数
4. 运行训练程序生成分类模型

检测阶段

1. 输入测试图像（支持彩色/灰度图像）
2. 系统自动执行滑动窗口检测
3. 输出带人脸标注框的结果图像
4. 生成检测报告和性能评估结果

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持矩阵运算的CPU

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，实现了从图像预处理到结果输出的全部核心功能，包括Gabor特征提取算法的执行、PCA降维处理、SVM分类模型的训练与预测、多尺度滑动窗口检测机制的运行，以及最终检测结果的可视化展示与性能评估报告生成。