基于MATLAB的人脸认证系统与FAR/FRR性能评估平台

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现端到端的人脸认证流程，涵盖人脸检测、特征提取与相似度匹配，支持实时认证决策。集成自动化性能评估模块，可精准计算误识率（FAR）与误拒率（FRR），适用于生物特征识别算法的开发与测试。

详 情 说 明

基于MATLAB的人脸认证系统与FAR/FRR性能评估平台

项目介绍

本项目是一个完整的人脸认证系统实现与性能评估平台。系统采用人脸检测、深度学习特征提取、相似度匹配等先进技术，能够对输入的人脸图像进行身份认证判断。系统不仅提供认证功能，还集成了专业的性能评估模块，可自动计算误识率(FAR)、误拒率(FRR)等关键指标，并生成ROC曲线等可视化分析结果，为算法优化和阈值选择提供数据支撑。

功能特性

• 完整认证流程：实现从人脸检测、特征提取到认证决策的全流程自动化处理
• 多模式输入支持：支持单张图像认证和批量图像批量处理模式
• 可调节阈值：提供0.5-0.9范围内的相似度阈值调节，满足不同安全级别需求
• 专业性能评估：自动计算FAR/FRR指标，生成详细的统计报告
• 可视化分析：提供ROC曲线、阈值-FAR/FRR关系图等多种可视化工具
• 错误案例诊断：展示误识别和误拒绝的样本图像，便于问题分析

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：包含多人脸图像，每张图像标注对应的用户ID
2. 准备测试数据集：待认证的单张或多张人脸图像
3. 建立注册模板库：系统将自动从训练数据生成用户特征数据库

运行流程

1. 配置系统参数，设置认证阈值（默认0.7）
2. 加载训练数据，构建特征模板库
3. 输入测试图像进行认证处理
4. 查看认证结果和相似度分数
5. 运行性能评估模块，生成分析报告

结果查看

• 认证结果以二进制形式输出（1=通过，0=拒绝）
• 同时输出0-1范围的相似度置信度分数
• 性能报告包含FAR、FRR统计表格
• 可视化图表保存为图像文件供进一步分析

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：

- Image Processing Toolbox - Deep Learning Toolbox - Statistics and Machine Learning Toolbox

• 硬件建议：4GB以上内存，支持GPU加速（可选）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含人脸检测与对齐处理、基于深度学习模型的特征向量提取、注册模板库的构建与管理、输入人脸与模板的相似度计算与匹配判断、可调节阈值下的认证决策逻辑、性能评估指标的自动计算与分析，以及ROC曲线等可视化结果的生成与展示功能。