MATLAB实现的AR人脸图像库预处理与加载工具

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的AR人脸数据库预处理解决方案，支持从ZIP压缩包自动解压、解析图像命名规则并提取标签（如光照条件等），为后续人脸识别任务提供标准化数据接口。

详 情 说 明

AR人脸图像库数据集预处理与加载系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的AR人脸数据库预处理与加载工具，专门用于自动化处理AR人脸库的压缩数据文件。系统能够从ZIP格式的压缩包中解压并读取图像数据，解析图像文件名中包含的多维度元数据信息（如受试者编号、会话序列、光照条件、表情变化等），并将其转换为结构化的数据格式，为人脸识别、特征提取和机器学习任务提供统一的数据接口。

功能特性

• 自动解压处理：支持直接读取ZIP压缩文件，无需手动解压
• 智能元数据解析：根据AR人脸库特有命名规范自动提取图像属性标签
• 多格式图像支持：兼容RAW、BMP等常见人脸图像格式
• 结构化输出：生成包含图像数据和完整元信息的结构体数组或表格
• 批处理优化：高效处理大规模人脸图像数据集

使用方法

1. 将AR人脸库ZIP文件放置于指定数据目录
2. 运行主程序文件启动数据处理流程
3. 系统自动完成解压、图像读取和元数据解析
4. 获取输出的结构化数据，包含：

- 图像数据矩阵 - 受试者ID标识 - 图像类别标签 - 会话时序信息 - 光照条件参数 - 表情类型编码

1. 直接使用输出数据接入后续人脸分析算法

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 至少4GB可用内存（处理大规模数据集时推荐8GB以上）
• 足够的磁盘空间存储解压后的图像文件

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理逻辑，实现了ZIP压缩文件的自动解压与校验、图像数据的批量读取与格式转换、基于文件名模式的元数据智能解析、多维度标签的结构化整合以及最终数据集的标准化输出等关键功能，确保整个预处理流程的自动化与高效性。