基于Adaboost的人脸检测MATLAB实现与测试平台

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的MATLAB人脸检测解决方案，通过Adaboost算法结合Haar特征训练分类器，支持自定义图像库导入与灰度图像处理，适用于人脸识别模型的快速开发与验证。

详 情 说 明

基于Adaboost算法的人脸检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Adaboost机器学习算法的人脸检测系统。系统通过Haar-like特征提取和Adaboost集成学习方法构建强分类器，能够有效检测自然场景图像中的人脸区域。系统支持完整的训练流程和检测应用，包括模型训练、特征提取、多尺度检测和结果可视化。

功能特性

• 模型训练: 构建并训练基于Haar特征的Adaboost分类器
• 数据兼容: 支持导入自定义人脸图像库进行模型训练
• 特征工程: 实现灰度图像的前处理和人脸区域特征提取
• 多尺度检测: 采用滑动窗口技术进行多尺度人脸检测
• 结果可视化: 输出标注人脸位置的检测结果，并支持可视化显示

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据集：包含正样本（人脸图像）和负样本（非人脸图像）

- 图像格式支持：JPEG、PNG、BMP等 - 建议图像尺寸：统一为24×24像素 - 需提供人脸位置标签文件

1. 运行训练程序生成分类器模型
2. 输出结果：

- 训练完成的Adaboost分类器模型文件（.mat格式） - 训练精度和损失曲线图

检测阶段

1. 准备测试数据：待检测的单张或多张彩色/灰度图像

- 支持常见图像格式 - 可处理任意尺寸的自然场景图像

1. 加载训练好的模型进行人脸检测
2. 输出结果：

- 标注人脸位置的检测结果图像 - 人脸位置坐标信息（文本格式或结构体数组） - 检测置信度分数 - 实时检测效果可视化窗口

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：建议4GB以上
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括训练数据加载与预处理、Haar-like特征计算、Adaboost分类器训练流程、多尺度滑动窗口检测机制以及检测结果的可视化输出。该文件整合了特征提取、模型学习和人脸检测的全流程，为用户提供完整的算法实现和应用接口。