MATLAB静态图像人脸检测系统：智能定位与可视化标注

资 源 简 介

该系统基于MATLAB开发，采用图像处理和机器学习技术，能够自动检测图像中的人脸区域，精确定位边界框坐标。支持不同光照、部分遮挡和简单背景，输出标注结果，适用于人脸识别预处理和图像分析场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的静态图像人脸区域智能检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于MATLAB的静态图像人脸区域智能检测系统。系统采用Viola-Jones算法框架，结合图像预处理技术和机器学习分类器，能够自动识别并精确定位输入图像中的人脸区域。适用于不同光照条件、部分遮挡和简单背景场景下的人脸检测任务，输出包含人脸位置坐标及可视化标注结果。

功能特性

• 自动人脸检测：采用Viola-Jones算法实现高效的人脸区域识别
• 鲁棒性处理：支持不同光照条件、部分遮挡情况下的检测
• 多种输入格式：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 双模式输入：兼容RGB彩色图像和灰度图像处理
• 可视化输出：生成带绿色矩形标注框的结果图像
• 坐标信息输出：提供人脸区域的精确边界框坐标(x,y,w,h)
• 置信度评估：可选输出检测结果的置信度报告

使用方法

1. 将待检测图像放置于指定目录
2. 运行主程序文件
3. 根据提示选择输入图像文件
4. 系统自动完成人脸检测并显示结果
5. 查看输出的坐标信息和标注图像

输入图像建议：分辨率介于100×100至2000×2000像素范围内

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Computer Vision Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，包括图像读取与格式验证、必要的预处理操作（如灰度转换和对比度优化）、基于Haar-like特征的级联分类器检测机制、人脸位置坐标的提取与计算、结果可视化标注图形的生成，以及最终检测信息的输出显示功能。