进行人脸识别和人眼跟踪

资 源 简 介

进行人脸识别和人眼跟踪

详 情 说 明

人脸识别和人眼跟踪是计算机视觉领域的重要应用，能够广泛应用于安全监控、人机交互等多个场景。基于MATLAB编写的程序可以利用其强大的图像处理工具箱实现这些功能，简化开发流程。

人脸识别实现思路 图像采集与预处理：程序首先通过摄像头或读取图像获取人脸数据，可能需要进行灰度转换、去噪或直方图均衡化以增强图像质量。 特征检测与定位：采用Haar级联分类器或深度学习模型（如Viola-Jones算法）检测人脸区域。MATLAB内置的`vision.CascadeObjectDetector`可快速定位人脸位置。 特征提取与匹配：检测到人脸后，可进一步提取关键点（如眼睛、鼻子、嘴巴）进行特征分析，或通过预训练模型提取特征向量用于身份识别。

人眼跟踪实现思路 人眼区域定位：在人脸检测的基础上，缩小搜索范围至眼部区域。可结合面部几何特征（如眼睛通常位于面部上半部分）提高定位效率。 瞳孔检测：通过阈值分割或霍夫圆变换检测瞳孔位置，或利用深度学习模型（如轻量级CNN）直接回归眼球坐标。 动态跟踪：对视频流中的连续帧，使用卡尔曼滤波或光流法预测眼球运动轨迹，确保跟踪的实时性和稳定性。

扩展应用 疲劳检测：通过分析眨眼频率或眼球运动判断用户状态。 交互控制：结合凝视点坐标实现“视线控制”功能，如屏幕光标移动。

MATLAB的集成开发环境（如App Designer）可进一步封装上述逻辑，提供可视化界面方便调试与部署。