基于MATLAB的实时人脸检测与识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，实现摄像头实时视频流采集、人脸检测、特征提取与识别。系统支持实时标注识别结果，并统计准确率及可视化显示，适用于安防、身份验证等场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的实时摄像头人脸检测与识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的实时人脸检测与识别系统，能够通过摄像头实时捕获视频流并自动进行人脸检测、预处理、特征提取和身份识别。系统采用成熟的计算机视觉算法，结合友好的用户界面，可同时处理多个人脸并实时显示识别结果。

功能特性

• 实时人脸检测：基于Viola-Jones算法和adaboost分类器，实时检测视频流中的人脸区域
• 多目标处理：支持同时检测和识别画面中的多个人脸
• 智能预处理：自动进行灰度化、直方图均衡化等图像增强处理
• 精准识别：通过特征提取和模式匹配算法实现人脸身份识别
• 结果可视化：实时显示标注框、姓名标签和置信度信息
• 性能统计：提供识别准确率、处理帧率等系统性能指标
• 日志记录：自动记录识别结果和时间戳信息

使用方法

1. 准备人脸数据库：收集目标人员的人脸样本图像，建立特征数据库
2. 配置系统参数：根据需要调整检测灵敏度和识别阈值等参数
3. 启动系统：运行主程序开启摄像头并开始实时检测
4. 查看结果：观察实时视频画面中的识别标注和统计信息
5. 分析报告：查看系统生成的性能报告和识别日志

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本，需要安装Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox
• 硬件要求：支持USB摄像头或计算机自带摄像头，建议4GB以上内存
• 操作系统：Windows 10/11，macOS或Linux系统均可运行

文件说明

主程序文件整合了系统的完整功能流程，包括摄像头初始化与视频流获取、实时人脸检测算法的执行、图像预处理与特征提取操作、人脸识别匹配与身份判定逻辑、可视化界面更新与结果标注显示、系统性能监控与统计数据输出等核心模块的协调运行。