FaceFeatureExtractor - MATLAB一键式面部特征提取工具箱

资 源 简 介

基于MATLAB开发的新型面部特征分析工具箱，集成了人脸检测、关键点定位和特征向量生成三大核心模块。支持单张/批量图像处理，开箱即用，用户只需解压文件并运行主程序即可快速获取面部特征数据。提供一站式解决方案，无需复杂配置。

详 情 说 明

FaceFeatureExtractor - 基于MATLAB的一键式面部特征提取工具箱

项目介绍

FaceFeatureExtractor 是一个基于MATLAB开发的开箱即用面部特征提取工具箱，提供完整的自动化解决方案。该系统集成了人脸检测、关键点定位和特征向量生成三大核心模块，用户只需运行主程序即可对单张或多张人脸图像进行批量处理，无需复杂配置即可获得标准化的特征提取结果。

功能特性

• 一键式操作：解压文件后直接运行主程序，无需额外配置
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 批量处理能力：支持单张图像和整个文件夹的批量处理
• 智能化检测：基于Viola-Jones算法的稳健人脸检测
• 精准定位：采用主动形状模型(ASM)实现68个面部关键点精确定位
• 高效特征提取：结合局部二值模式(LBP)与主成分分析(PCA)的128维特征向量生成
• 可视化界面：可直接查看标注关键点的处理结果图像
• 完整输出体系：包含特征向量、可视化图像、处理日志和统计分析报告

使用方法

1. 准备图像：确保待处理图像包含正面或近似正面人脸，建议分辨率不低于320×240像素
2. 运行程序：启动MATLAB，运行main.m主程序文件
3. 选择输入：根据提示选择单张图像文件或包含多张图像的文件夹路径
4. 等待处理：系统自动完成人脸检测、关键点定位和特征提取全过程
5. 查看结果：在输出目录中查看生成的特征文件、标记图像和统计报告

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14+，Linux主流发行版
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 工具包依赖：Image Processing Toolbox，Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大批量图像时推荐8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件作为整个工具箱的核心控制中枢，负责协调所有功能模块的协同工作。其主要能力包括：实现用户交互界面引导输入选择，调度人脸检测模块进行图像中面部区域的识别，控制关键点定位模块完成面部特征点的精确标注，管理特征提取流程生成标准化特征向量，组织多种输出结果的生成与保存，以及监控处理进度并提供实时状态反馈。