基于MATLAB的Haar特征与AdaBoost人脸检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于Haar特征和AdaBoost集成学习的人脸检测系统。系统支持特征自动提取与分类器训练，可精确定位人脸边界，并提供交互式批量图像处理功能，适用于人脸识别与分析应用。

详 情 说 明

基于Haar特征的AdaBoost集成学习面部检测系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了一个高效的人脸检测系统，结合Haar特征提取与AdaBoost集成学习算法。系统能够从静态图像或实时视频流中精确识别人脸区域，并通过可视化方框标记检测结果。该系统适用于人脸识别预处理、图像分析等多个计算机视觉应用场景。

功能特性

• 多格式输入支持：可处理JPG、PNG、BMP等常见图像格式，支持单张图片路径、图像矩阵或摄像头实时视频流输入。
• 自适应特征提取：自动计算图像的Haar矩形特征，为分类器训练提供有效输入。
• 强分类器训练：采用AdaBoost算法集成多个弱分类器，构建高精度的人脸检测模型。
• 交互式检测：提供图形化界面，用户可批量处理图像或进行实时视频人脸检测。
• 详细结果输出：在原始图像上框出人脸区域，同时输出边界坐标、置信度评分及误报率等统计信息。

使用方法

1. 准备数据：收集包含人脸的正面图像数据集与背景图像集用于训练。
2. 训练模型：运行训练脚本，系统将自动提取Haar特征并训练AdaBoost分类器。
3. 执行检测：

- 图像检测：指定待检测图片路径，程序将显示标记结果并生成检测报告。 - 实时检测：调用摄像头进行实时人脸检测，动态显示识别结果。

1. 获取结果：程序输出标注图像、人脸坐标矩阵、置信度及统计报告。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a或更高版本
• 工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 硬件：支持摄像头设备（如需实时检测）
• 输入图像：建议边长不小于80像素以确保检测精度

文件说明

主程序文件作为系统的控制核心，负责协调整个检测流程。其主要功能包括：初始化系统参数与图像处理环境，调用Haar特征提取模块生成特征向量，加载或训练AdaBoost分类器模型，对输入图像或视频流进行多尺度人脸扫描与识别，最后完成结果可视化输出与检测数据统计。该文件整合了从数据输入到结果呈现的所有关键步骤。