基于MATLAB的实时人脸识别与身份验证系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了实时人脸识别与身份验证功能，通过图像处理技术进行人脸检测、特征提取和匹配，支持静态图像和视频流输入，可快速定位并识别数据库中的人脸信息。

详 情 说 明

基于图像处理的实时人脸识别与身份验证系统

项目介绍

本项目是一个利用MATLAB开发的综合性人脸识别与身份验证系统。系统能够通过计算机视觉和机器学习技术，对静态图片或实时视频流中的人脸进行检测、特征提取和身份识别。该系统集成了完整的图像预处理、人脸定位、特征匹配以及结果可视化流程，并提供了一个用户友好的图形界面，便于交互操作。

功能特性

• 多源输入支持：可处理本地图像文件（如.jpg, .png）和实时摄像头视频流。
• 高效人脸检测：采用稳健的人脸检测算法（如Viola-Jones或基于深度学习的检测器），准确定位图像中单张或多张人脸的位置。
• 灵活的特征提取与识别：支持使用主成分分析（PCA/Eigenfaces）或卷积神经网络（CNN）进行人脸特征提取和身份匹配。
• 实时识别与验证：对视频流进行实时处理，实现动态的人脸识别与身份验证。
• 结果可视化：在图像或视频画面上以矩形框清晰标出人脸区域，并显示对应的身份标签及置信度。
• 识别日志记录：可选功能，记录识别过程的时间戳、结果和置信度等信息。

使用方法

1. 准备阶段：确保MATLAB环境已正确安装，并准备好包含多个人脸图像的训练数据库。
2. 运行系统：启动MATLAB，将当前工作目录设置为项目根目录，运行主程序文件。
3. 交互操作：系统图形界面启动后，用户可根据界面指引选择输入源（图像文件或摄像头）、启动/停止识别过程，并查看实时识别结果与置信度。

系统要求

• 软件环境：需要安装MATLAB（推荐R2018a或更高版本），并且确保安装了必要的工具箱，例如 Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox, 以及（若使用深度学习功能）Deep Learning Toolbox。
• 硬件建议：配备标准摄像头的计算机。为保障实时处理流畅性，建议使用性能较高的CPU，若使用CNN模型，推荐使用支持GPU计算的硬件。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心运行逻辑与控制流程。它负责初始化系统环境与图形用户界面，调度并协调人脸检测、特征提取、身份匹配与结果显示等关键模块的执行顺序。用户通过该文件启动整个应用，并与系统进行主要交互。