MATLAB计算机视觉实时人脸识别与动态跟踪系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现实时人脸检测、身份识别和动态跟踪功能。系统通过摄像头采集视频数据，结合计算机视觉算法自动定位人脸区域并提取特征，支持多目标连续跟踪与身份匹配。

详 情 说 明

基于计算机视觉的实时人脸识别与动态跟踪MATLAB系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的实时人脸识别与动态跟踪系统。系统能够通过摄像头或视频文件输入，自动完成人脸的检测、身份识别以及连续跟踪。它综合运用了多种经典计算机视觉算法，实现了从视频流中实时定位人脸、比对身份信息、并稳定跟踪运动目标的全流程功能，适用于安防监控、人机交互等多种场景。

功能特性

• 实时人脸检测：采用Viola-Jones算法快速准确地定位视频帧中的人脸区域。
• 精准身份识别：利用LBPH（局部二值模式直方图）技术进行特征提取与匹配，识别出已知人员身份。
• 鲁棒动态跟踪：基于KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）特征点跟踪算法，即使在面部有部分遮挡或角度变化时也能保持连续跟踪。
• 多输入源支持：支持USB摄像头、网络摄像头的实时流，以及avi、mp4等格式的视频文件。
• 丰富输出结果：

- 实时显示标注了人脸框、身份信息和跟踪轨迹的视频界面。 - 输出识别结果（姓名/ID）。 - 记录人脸位置的跟踪轨迹数据。 - 生成系统性能统计报告（如识别成功率、跟踪稳定性指标）。

使用方法

1. 准备人脸数据库：在运行前，需预先采集并存储已知人员的人脸图像作为训练数据库。
2. 配置系统参数：启动系统后，根据需要设置视频源（选择摄像头或视频文件）、图像分辨率、帧率等参数。
3. 运行系统：执行主程序，系统将开始处理视频流。
4. 查看结果：实时观察视频画面中的识别与跟踪效果，系统会自动记录相关数据和生成报告。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本，需安装Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox。
• 硬件建议：具备USB接口的摄像头，建议使用性能较好的CPU以保证实时处理速度。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心流程与控制逻辑。它主要负责初始化系统参数与图形用户界面，连接并配置视频输入源，调度人脸检测、特征提取与身份识别、目标跟踪等核心算法模块的顺序执行。同时，该文件还控制着实时视频流的帧处理循环，负责在图形界面上实时绘制和更新识别与跟踪结果，并处理用户交互事件以及最终的数据记录与报告生成任务。