MATLAB实现基于AdaBoost的人脸检测系统

资 源 简 介

本项目提供完整的AdaBoost人脸检测MATLAB源代码，包含分类器训练和Haar-like特征提取模块，支持用户直接运行、调试和学习算法原理。适合人脸检测入门及算法研究。

详 情 说 明

基于AdaBoost的人脸检测源代码共享与学习平台

项目介绍

本项目提供完整的基于AdaBoost算法的人脸检测MATLAB源代码实现。系统集成了AdaBoost分类器训练、Haar-like特征提取、级联分类器设计等核心模块，支持用户直接运行、调试和学习人脸检测算法。项目包含详细代码注释，便于深入理解和二次开发。

功能特性

• 完整的AdaBoost分类器实现：包含算法训练和优化模块
• 高效的Haar-like特征提取：支持多种特征模板和计算优化
• 级联分类器设计：实现高精度的人脸检测
• 可视化显示界面：实时展示检测过程和结果
• 性能评估模块：提供准确的检测效果评估指标
• 详细代码注释：便于学习和算法修改

使用方法

数据准备

• 准备标记好的人脸样本图像及对应的标注文件
• 准备待检测的图像文件（支持jpg, png, bmp等格式）

参数设置

根据需求调整检测阈值、滑动窗口大小等参数

运行检测

执行主程序文件，系统将自动加载数据并开始人脸检测

结果查看

• 查看标有人脸矩形框的结果图像
• 分析检测统计信息和性能报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括算法初始化、数据预处理、特征提取、模型训练、人脸检测、结果可视化和性能评估等完整流程。通过该文件，用户可以一站式完成从数据输入到结果分析的全部人脸检测任务，并支持参数灵活调整和实时效果观察。