matlab代码实现人脸定位和识别

资 源 简 介

matlab代码实现人脸定位和识别

详 情 说 明

人脸定位和识别是计算机视觉领域的重要应用之一。Matlab凭借其强大的图像处理工具箱和简洁的语法，为实现这一功能提供了便利。

人脸定位 首先通过图像预处理（如灰度化、直方图均衡化）增强人脸特征。然后利用Haar特征或HOG（方向梯度直方图）结合级联分类器（如Viola-Jones算法）检测人脸区域。Matlab内置的`vision.CascadeObjectDetector`可直接调用预训练模型定位人脸，输出为矩形边界框坐标。

人脸识别 识别阶段通常分为特征提取和匹配两步： 特征提取：主流方法包括PCA（主成分分析）降维后的特征脸（Eigenfaces）或LBP（局部二值模式）。深度学习兴起后，也可用预训练的CNN（如ResNet）提取高维特征。 匹配与分类：通过计算测试图像特征与数据库特征的欧氏距离或余弦相似度，结合KNN、SVM等分类器完成识别。

优化方向 光照归一化（如Gamma校正）提升定位鲁棒性 结合关键点检测（如Dlib）精修人脸区域 使用迁移学习微调CNN模型以提高识别率

该实现充分体现了Matlab在快速原型开发中的优势，适合教学和研究场景。若需部署到生产环境，可考虑转换为C++或Python优化性能。