基于Haar特征与AdaBoost的MATLAB人脸检测定位系统

资 源 简 介

该项目在MATLAB环境下实现了静态图像的人脸检测与定位功能，结合图像预处理、Haar特征提取、滑动窗口检测和非极大值抑制技术，通过预训练分类器自动标定人脸位置，适用于人脸识别系统的基础检测模块。

详 情 说 明

基于Haar特征与AdaBoost的人脸检测定位系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的静态图像人脸检测与定位系统。通过使用预先训练的分类器模型，系统能够自动识别输入图像中的人脸区域，并精确标记人脸位置坐标。该系统采用经典的Haar-like特征与AdaBoost级联分类器技术，结合图像金字塔多尺度检测方法，能够有效处理不同光照条件和多角度人脸的检测任务。

功能特性

• 高效检测：采用Haar-like特征提取，实现快速特征计算
• 强分类器：基于AdaBoost算法训练级联分类器，保证检测精度
• 多尺度适应：通过图像金字塔技术处理不同大小的人脸
• 鲁棒性强：能够适应不同光照条件和人脸角度变化
• 批量处理：支持单张和多张人脸的检测任务
• 结果可视化：自动生成带人脸定位框的标注图像

输入输出规格

输入要求：

• 格式：JPEG/PNG/BMP格式的彩色或灰度图像
• 尺寸：支持任意尺寸输入，建议分辨率在480p-4K之间
• 内容：包含单张或多张人脸的静态图像

输出内容：

• 标注图像：在原始图像上用红色矩形框标记检测到的人脸区域
• 位置数据：输出每个人脸区域的坐标信息（x,y,width,height）
• 置信度：每个检测结果的置信度评分（0-1范围）

使用方法

1. 准备待检测的人脸图像文件
2. 运行主程序文件启动检测系统
3. 系统自动进行图像预处理和特征分析
4. 查看输出的标注图像和检测结果数据
5. 根据需要调整检测参数以获得最佳效果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：建议4GB以上
• 存储空间：至少500MB可用空间
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，主要负责协调整个检测流程的运行。其实现了图像加载与预处理功能，能够对输入图像进行标准化处理；完成了Haar-like特征的提取与计算，为分类器提供特征数据；集成了滑动窗口检测机制，结合图像金字塔实现多尺度人脸搜索；最后通过非极大值抑制技术优化检测结果，并输出了带有定位框的可视化图像和详细的坐标信息。