基于MATLAB的视频人脸检测与识别工具箱发布

资 源 简 介

VideoFaceDetRec Toolbox是一款MATLAB视频处理工具箱，支持实时/离线人脸检测、多角度特征提取与识别，集成数据库管理、准确率评估及批量处理功能，生成可视化报告，提升人脸分析效率。

详 情 说 明

MATLAB视频人脸检测与识别工具箱 (VideoFaceDetRec Toolbox)

项目介绍

本工具箱是一个基于MATLAB开发的综合性视频人脸处理系统，集成了人脸检测、特征提取与身份识别等核心功能。工具箱支持实时视频流与离线视频文件处理，能够快速定位并识别视频中的人脸，同时提供完善的数据库管理、性能评估与结果可视化能力，适用于安防监控、人机交互等应用场景。

功能特性

• 多源输入支持：可处理AVI、MP4、MOV等格式的离线视频文件，也支持调用摄像头进行实时视频流采集与分析。
• 鲁棒人脸检测：基于Viola-Jones算法实现多角度、多尺度人脸的快速检测与定位。
• 高效特征提取：采用PCA（主成分分析）与LDA（线性判别分析）技术进行人脸特征降维与提取，增强识别区分度。
• 灵活分类识别：集成SVM（支持向量机）与KNN（K近邻）分类器，支持人脸身份的精确识别与置信度评估。
• 数据库管理：提供人脸数据库的建立、添加、删除和查询功能，便于管理已知人脸的训练样本。
• 批量处理能力：支持对多个视频文件进行批量人脸检测与识别任务，提升处理效率。
• 性能评估：计算并生成检测率、识别准确率等关键性能指标报告，便于算法评估与优化。
• 结果可视化：生成带有人脸边界框、身份标签和置信度的标注视频，并可导出MAT格式的结果数据文件。

使用方法

1. 环境准备：确保MATLAB安装正确，并拥有必要的工具箱（如Image Processing Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox）。
2. 参数配置：运行前，根据实际需求在配置文件中设置视频源路径、人脸数据库路径、检测阈值、识别精度等参数。
3. 运行主程序：启动main.m主程序文件。程序将自动完成初始化，并等待用户选择运行模式（如实时检测、视频文件处理、数据库管理等）。
4. 执行与查看结果：根据提示进行操作，处理完成后，结果视频、识别标签、统计报告等输出将保存至指定目录。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2018a或更高版本。
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox。
• 硬件建议：推荐使用配置有摄像头（用于实时处理）及足够内存（用于处理高分辨率视频）的计算机。

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心工作流程，其主要功能包括：初始化系统参数与界面、调度视频读取与帧解析模块、调用人脸检测算法进行定位、协调特征提取与分类识别过程、管理人脸数据库的交互操作、控制结果的可视化渲染与数据输出，并最终生成性能统计报告。