MATLAB多尺度特征融合人脸检测与标准化处理系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于多尺度特征融合的人脸检测系统，高效识别正面和带角度的人脸，并在图像中自动用绿色矩形框标出检测结果，适用于人脸预处理和分析等场景。

详 情 说 明

基于多尺度特征融合的MATLAB人脸检测与标准化处理系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的人脸检测与处理系统，采用多尺度特征融合技术，能够准确识别输入图像中的多个人脸区域。系统集成了人脸检测、标注、裁剪和标准化处理于一体，适用于图像预处理、人脸数据构建等多种应用场景。

功能特性

• 多尺度人脸检测: 基于Viola-Jones算法和级联分类器，有效识别正面及带角度（如部分侧面）的人脸
• 智能标注显示: 使用绿色矩形框在原始图像中清晰标注所有检测到的人脸区域
• 自动人脸提取: 自动截取每个检测到的人脸并保存为独立图像文件
• 标准化处理: 对检测到的人脸图像进行尺度归一化处理，确保输出图像尺寸统一
• 批量处理支持: 支持单张图像或图像批量输入处理
• 结果统计报告: 生成详细的检测结果报告，包括人脸数量、位置坐标等统计信息

使用方法

1. 准备待处理的图像文件（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 运行主程序文件
3. 选择单张图像或图像文件夹进行处理
4. 系统自动完成人脸检测、标注和标准化处理
5. 查看并保存处理结果：

- 带绿色标注框的原始图像 - 独立的人脸裁剪图像 - 归一化后的人脸图像库 - 检测结果统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存建议：至少4GB RAM

文件说明

主程序文件包含了系统的核心处理流程，实现了图像读取与格式兼容性处理、多尺度人脸检测算法的执行、检测结果的可视化标注与显示、人脸区域的自动裁剪与保存、图像尺寸的统一归一化处理，以及检测统计信息的生成与输出功能模块。