MATLAB实现基于Haar特征与级联分类器的人脸定位系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB结合OpenCV预训练的haarcascade_frontalface_default.xml模型，通过Viola-Jones算法实现高效多尺度人脸检测。系统能够快速定位图像中的多张人脸，适用于基础人脸识别应用场景。

详 情 说 明

基于Haar特征与级联分类器的简易人脸定位系统

项目介绍

本项目利用OpenCV预训练的Haar级联分类器模型，结合Viola-Jones目标检测框架，实现高效准确的人脸检测与定位。系统支持静态图片与实时视频流两种输入方式，能够自动识别图像中的人脸区域并进行可视化标记。通过MATLAB编程调用底层算法，提供了参数可调的检测接口，便于在不同场景下优化检测性能。

功能特性

• 多源输入支持：可处理单张图片（JPG/PNG/BMP）或实时摄像头视频流
• 多尺度检测：采用图像金字塔技术应对不同大小的人脸目标
• 参数可配置：开放缩放比例、最小邻域数等关键参数接口，平衡检测速度与精度
• 实时可视化：动态显示检测过程，实时标注人脸位置并输出统计信息
• 结果输出：提供带标注的结果图像、人脸坐标数据及数量统计

使用方法

1. 准备检测资源：确保haarcascade_frontalface_default.xml模型文件位于项目路径
2. 静态图像检测：运行主程序并选择图片模式，输入图片路径即可获得标注结果
3. 实时摄像头检测：启动摄像头模式，系统将自动调用默认摄像头进行实时人脸跟踪
4. 参数调整：根据实际需求修改检测参数（如缩放比例设为1.1，最小邻域数设为3）以优化效果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox、Computer Vision Toolbox
• 硬件建议：实时检测需配备摄像头，处理高分辨率图像建议内存≥4GB

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括检测模式的初始化、输入源的调度选择、算法参数的配置管理、人脸检测函数的调用执行以及结果的可视化输出。具体涵盖图像预处理、分类器加载、多尺度检测循环、矩形框绘制、数值统计显示等功能模块，同时负责图形界面的实时刷新与用户交互事件处理。