基于MATLAB的人脸识别系统FaceMatcher

资 源 简 介

FaceMatcher是一款MATLAB开发的人脸识别工具，具备人脸检测、特征提取和身份比对功能。支持单张/批量图像处理及实时摄像头识别，集成GUI界面，适用于门禁、考勤等场景。

详 情 说 明

FaceMatcher - 基于特征分析的人脸识别系统

项目介绍

FaceMatcher 是一个基于特征分析的人脸识别系统，实现了单张/批量人脸图像的自动识别与匹配。系统集成了人脸检测、特征提取和身份比对三大核心功能，支持通过摄像头实时采集人脸进行识别。可广泛应用于门禁系统、考勤管理、相册分类等场景，并提供直观的GUI界面、识别准确率统计与结果可视化功能。

功能特性

• 多模式输入支持：支持单张人脸图片、实时摄像头视频流以及包含多人脸图片的识别
• 高效特征提取：结合PCA降维算法和LBP局部二值模式进行特征分析
• 精准身份识别：采用支持向量机(SVM)分类器实现高准确率的人脸匹配
• 实时识别能力：支持摄像头实时采集与识别，响应迅速
• 结果可视化：在原图像上框出人脸区域并标注识别结果
• 统计分析：提供识别准确率统计与置信度评估
• 日志记录：自动保存识别时间、人员ID、置信度等详细信息

使用方法

数据准备

1. 训练数据集：准备包含多个人物标签的JPEG/PNG格式人脸图片集（建议每张人脸尺寸≥100×100像素）
2. 待识别数据：准备单张人脸图片、实时摄像头视频流或包含多人脸的图片
3. 配置文件：设置识别阈值参数（0-1之间的相似度阈值）

运行流程

1. 启动系统GUI界面
2. 加载训练数据集进行模型训练
3. 选择识别模式（单张图片/批量图片/实时摄像头）
4. 设置识别阈值参数
5. 执行识别操作
6. 查看识别结果、置信度评分和可视化输出
7. 分析识别日志和统计报告

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04+
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 硬件建议：至少4GB内存，支持摄像头的电脑设备
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的完整操作流程，主要功能包括：图形用户界面的初始化与展示、训练数据集的读取与预处理、人脸检测与特征提取算法的调用、分类模型的训练与优化、实时视频流的采集与处理、识别结果的比对分析与置信度计算、识别结果的可视化渲染与输出、操作日志的生成与保存管理等核心能力，为用户提供一站式的识别操作体验。