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MATLAB实现的Viola-Jones快速人脸检测系统
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资 源 简 介
本项目基于MATLAB实现了高效的Viola-Jones人脸检测算法，支持静态图像与实时视频流的多角度人脸识别。通过图像预处理、Haar特征提取和级联分类器优化，系统具备高精度与实时处理能力，适用于安防、人机交互等场景。
详 情 说 明
基于Viola-Jones算法的快速人脸检测MATLAB实现
项目介绍
本项目实现了一个完整的人脸检测系统，采用经典的Viola-Jones算法框架。系统能够从静态图像或视频流中快速准确地检测出人脸区域，支持多角度人脸检测，并具备实时处理能力。该算法通过积分图像技术实现Haar-like特征的快速计算，利用AdaBoost算法进行特征选择与分类器训练，并采用级联分类器结构显著提高检测效率。
功能特性
- 图像预处理：自动进行灰度转换和图像标准化处理
- 高效特征计算：基于积分图像的Haar-like特征快速提取技术
- 智能分类器：AdaBoost特征选择与级联分类器优化设计
- 多角度检测：支持正面、侧面等多角度人脸检测
- 实时处理能力：针对视频流可实现实时人脸检测
- 可视化展示：检测结果直观标注与中间过程可视化
使用方法
基本调用
% 加载图像并执行人脸检测 img = imread('test_image.jpg'); [faces, confidence_scores] = detectFaces(img);参数配置
支持以下可选参数调节检测性能：scaleFactor：检测尺度比例（默认1.1）minSize：最小人脸尺寸阈值（默认[30,30]）overlapThreshold：重叠度阈值（默认0.3）
输出结果
- 检测图像：在原图上用矩形框标注检测到的人脸区域
- 坐标数据：每个人脸区域的边界框坐标(x,y,width,height)
- 置信度评分：每个人脸检测结果的置信度数值
- 统计信息：检测到的人脸数量、处理时间等元数据
系统要求
- MATLAB版本：R2018a或更高版本
- 图像处理工具箱：必需安装
- 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB）
- 输入图像规格：
文件说明
主程序文件实现了系统的核心检测流程，包括图像预处理、积分图计算、特征提取、级联分类器应用以及结果可视化等完整功能。该文件整合了所有关键算法模块，提供简洁的用户接口，支持单张图像和视频序列两种输入模式，并能根据用户配置参数自动优化检测性能。
