利用MATLAB构建实时摄像头人脸识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现，通过连接计算机摄像头实时采集视频流，运用高级图像处理算法检测多张人脸，并进行特征提取与跟踪分析。系统能够实时显示标注结果，适用于动态识别场景。

详 情 说 明

实时摄像头人脸识别与数据提取系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的实时人脸识别与数据分析系统。系统通过连接计算机摄像头，实时捕获视频流，并运用先进的图像处理与人脸检测算法，自动定位和跟踪画面中出现的人脸。核心功能包括人脸区域检测、面部关键点（如眼睛、鼻子、嘴巴）标记、实时画面标注以及基本的人脸特征数据提取，为后续的人脸识别或分析任务提供支持。

功能特性

• 实时视频采集：自动调用并开启计算机摄像头，以默认分辨率（640×480）实时获取RGB视频流。
• 高效人脸检测：采用经典的Haar级联分类器（Viola-Jones算法），能够快速、准确地检测视频帧中的一张或多张人脸。
• 动态多目标跟踪：支持对画面中出现的多个人脸目标进行持续的跟踪与标识。
• 关键点标注：在检测到的人脸区域上，进一步标记出眼睛、鼻子、嘴巴等关键特征点。
• 实时结果显示：在图形界面中实时显示带有人脸检测框和关键点标记的视频画面。
• 数据提取输出：

* 实时统计并输出画面中的人脸数量及其位置坐标矩阵。 * 可选功能：提取人脸区域的特征向量（例如基于PCA降维的特征），供后续识别或比对使用。

使用方法

1. 环境准备：确保您的MATLAB环境已安装Computer Vision Toolbox。将项目文件下载或克隆至本地目录。
2. 运行系统：在MATLAB命令窗口中，导航至项目主目录，直接运行主脚本文件即可启动系统。
3. 交互操作：系统启动后，将自动打开摄像头并开始实时人脸检测与分析。实时画面窗口将显示结果。
4. 终止系统：在图形界面窗口激活状态下，按下键盘上的任意键即可关闭视频流并退出系统。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本，且必须安装 Computer Vision Toolbox。
• 硬件设备：具备一台可正常工作的USB接口或内置摄像头。
• 性能建议：为保证实时处理的流畅性，建议使用性能较好的CPU。

文件说明

项目中的主程序文件作为整个系统的控制中枢和入口点，主要实现了以下核心功能：初始化系统环境与摄像头设备，通过循环连续读取视频帧，调用人脸检测与关键点定位算法对每一帧图像进行处理，将处理结果（包括人脸边框、关键点）实时覆盖显示在原始画面上，并在命令行窗口同步输出人脸的数量和位置信息，同时负责程序的交互逻辑（如按键退出）和资源清理工作。