MATLAB实现基于方向性滤波的人脸特征点自动提取系统

资 源 简 介

本系统利用MATLAB开发，针对人脸图像进行灰度化与归一化预处理后，通过多方向Gabor或梯度滤波器增强特征响应，实现高效、自动的人脸特征点定位。适用于人脸识别与分析场景，提升特征提取精度与鲁棒性。

详 情 说 明

基于方向性滤波的人脸特征点自动提取系统

项目介绍

本项目实现了一种结合多方向滤波器的人脸特征点自动提取方案。系统通过分析图像中不同方向的纹理特征，精准定位人脸关键部位（如眼角、鼻尖、嘴角等），并为每个特征点计算其主方向信息。该系统可为人脸识别、表情分析、三维重建等后续任务提供高精度的结构化特征数据。

功能特性

• 图像预处理：自动完成人脸图像的灰度化、尺寸归一化与对比度增强。
• 多方向特征增强：采用预设的Gabor滤波器组或方向梯度算子，强化特定朝向的纹理细节。
• 特征点检测：基于方向响应图的局部极值分析与聚类，稳定定位五官轮廓特征点。
• 方向估计：为每个特征点计算其最显著的纹理方向角。
• 结果可视化：支持在原图上叠加特征点位置与方向箭头的可视化输出。

使用方法

1. 准备输入图像：提供一张RGB或灰度的人脸图像（建议分辨率≥128×128），确保面部五官清晰可见。
2. （可选）提供人脸框：若已知人脸区域坐标，可输入以提升处理速度与精度；否则系统将自动检测人脸。
3. 运行主程序：执行系统主流程，完成特征点提取。
4. 获取输出结果：

- 数据结果：保存为N×3数组，每行格式为[x, y, theta]（坐标x, y及方向角theta）。 - 可视化图像：生成标注特征点与原图的叠加效果图。

系统要求

• MATLAB 版本 R2018a 或更高版本
• 图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)
• 建议内存 ≥ 4 GB
• 磁盘空间 ≥ 500 MB（用于存放滤波器组及临时数据）

文件说明

主程序文件封装了系统的完整处理流水线，其核心功能包括：图像读取与有效性校验、人脸区域检测与裁剪、多尺度多方向滤波卷积运算、响应图融合与极值搜寻、特征点位置与方向联合优化，以及结果数据的格式化输出与图形化展示。该文件通过协调各算法模块，实现了从原始图像到特征点集的端到端自动提取。