MATLAB开发的实时人脸检测与面部特征分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现，通过Haar级联分类器快速检测多人脸，结合PCA算法进行面部主成分分析，支持面部方向估计与68点特征点定位，适用于静态图像和实时摄像头输入，提供高效的人脸识别与分析功能。

详 情 说 明

基于Haar级联分类与PCA的人脸检测及特征定位系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的人脸检测与分析系统，集成了传统图像处理技术与现代机器学习算法。系统可处理静态图像与实时摄像头双模式输入，通过Haar级联分类器快速检测多人脸区域，结合PCA算法进行面部主成分分析，实现面部方向估计与68点特征点定位。具备高精度、实时性强、鲁棒性好等特点，可广泛应用于人脸识别、表情分析、视频监控等领域。

功能特性

• 双模式输入支持：支持静态图像文件（JPG/PNG/BMP）和实时摄像头视频流
• 多人脸检测：基于Haar级联分类器的快速多人脸检测，标注边界框坐标
• 精准特征定位：提供68个面部特征点精确坐标（眼、鼻、嘴轮廓等）
• 面部方向分析：通过PCA估计面部偏转角度（俯仰角、偏航角、滚转角）
• 多格式输出：生成带标注的可视化结果，支持CSV/JSON格式检测报告

使用方法

基本操作

1. 运行主程序，系统自动初始化摄像头或等待图像输入
2. 对于静态图像模式，程序将处理指定路径的图像文件
3. 对于实时模式，系统将持续捕获视频帧并进行实时分析
4. 检测结果将以可视化形式展示，并可选保存为文件

参数配置

• 可通过修改配置文件调整检测灵敏度、输出格式等参数
• 支持设置输出目录、文件格式偏好等个性化选项

系统要求

硬件环境

• 摄像头：分辨率不低于640×480像素的兼容摄像头设备
• 处理器：Intel Core i5以上或同等性能的AMD处理器
• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）

软件环境

• 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+或Linux Ubuntu 16.04+
• 依赖库：OpenCV 4.0+，NumPy，SciPy等科学计算库
• 开发环境：MATLAB R2018a或以上版本

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，实现了图像采集与预处理、人脸区域检测、面部特征点精确定位、方向角度计算以及结果可视化与输出等完整处理流程。该文件作为系统的主要入口点，负责协调各个算法模块的协作，确保从输入到输出的完整数据处理链路高效运行。