MATLAB人脸检测工具：基于Gabor滤波器的特征提取系统

资 源 简 介

本项目实现基于多尺度多方向Gabor滤波器的人脸特征检测算法，可从图像中自动提取纹理特征并定位人脸区域。包含完整测试集和分类模块，适用于人脸识别研究的特征分析验证。

详 情 说 明

基于Gabor滤波器的人脸特征检测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Gabor特征的人脸检测算法。系统通过构造多个方向和尺度的Gabor滤波器组，提取人脸图像的纹理特征，并结合分类算法对图像中的人脸区域进行精确定位。该系统包含完整的测试图像集，能够自动完成特征提取、区域检测和结果可视化全过程，支持单张图片或批量图片的检测模式，并提供详细的检测精度评估报告。

功能特性

• 多尺度Gabor特征提取：采用5个尺度、8个方向的Gabor滤波器组，全面捕捉人脸纹理特征
• 高效人脸定位：基于滑动窗口技术结合分类算法，实现人脸区域的快速定位
• 智能分类系统：集成PCA降维与SVM分类器，提高检测准确率
• 灵活检测模式：支持单张图片检测和批量图片处理
• 完整评估体系：提供准确率、召回率、F1-score等多项性能指标
• 可视化结果输出：在原图上直观标注检测到的人脸区域

使用方法

数据准备

• 准备测试图像集（JPG/PNG格式），包含人脸正样本和不含人脸的负样本
• 建议将图像统一缩放至256×256像素标准尺寸
• 训练图像需附带人脸位置标注文件（XML或MAT格式）

运行流程

1. 配置项目路径和参数设置
2. 加载训练数据和测试图像
3. 执行Gabor特征提取和模型训练
4. 运行人脸检测算法
5. 查看检测结果和性能报告

结果输出

• 检测结果图像：在原图上用矩形框标注检测到的人脸区域
• 人脸坐标数据：输出每个人脸区域的坐标信息（MAT/TXT格式）
• 性能评估报告：包含准确率、召回率、F1-score等量化指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（JPG、PNG等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，主要包括参数初始化、数据加载预处理、Gabor滤波器特征提取、分类模型训练优化、人脸区域检测定位、结果可视化输出以及性能评估指标计算等完整功能模块。该文件协调各个子模块有序执行，确保从图像输入到检测结果输出的全流程自动化处理。