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MATLAB开发的实时人脸检测与面部特征分析系统
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资 源 简 介
本项目基于MATLAB实现，通过Haar级联分类器快速检测多人脸，结合PCA算法进行面部主成分分析，支持面部方向估计与68点特征点定位，适用于静态图像和实时摄像头输入，提供高效的人脸识别与分析功能。
详 情 说 明
基于Haar级联分类与PCA的人脸检测及特征定位系统
项目介绍
本项目实现了一个高效的人脸检测与分析系统，集成了传统图像处理技术与现代机器学习算法。系统可处理静态图像与实时摄像头双模式输入，通过Haar级联分类器快速检测多人脸区域，结合PCA算法进行面部主成分分析，实现面部方向估计与68点特征点定位。具备高精度、实时性强、鲁棒性好等特点，可广泛应用于人脸识别、表情分析、视频监控等领域。
功能特性
- 双模式输入支持：支持静态图像文件（JPG/PNG/BMP）和实时摄像头视频流
- 多人脸检测：基于Haar级联分类器的快速多人脸检测，标注边界框坐标
- 精准特征定位：提供68个面部特征点精确坐标（眼、鼻、嘴轮廓等）
- 面部方向分析：通过PCA估计面部偏转角度（俯仰角、偏航角、滚转角）
- 多格式输出：生成带标注的可视化结果，支持CSV/JSON格式检测报告
使用方法
基本操作
- 运行主程序，系统自动初始化摄像头或等待图像输入
- 对于静态图像模式，程序将处理指定路径的图像文件
- 对于实时模式，系统将持续捕获视频帧并进行实时分析
- 检测结果将以可视化形式展示，并可选保存为文件
参数配置
- 可通过修改配置文件调整检测灵敏度、输出格式等参数
- 支持设置输出目录、文件格式偏好等个性化选项
系统要求
硬件环境
- 摄像头：分辨率不低于640×480像素的兼容摄像头设备
- 处理器：Intel Core i5以上或同等性能的AMD处理器
- 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
软件环境
- 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+或Linux Ubuntu 16.04+
- 依赖库：OpenCV 4.0+，NumPy，SciPy等科学计算库
- 开发环境：MATLAB R2018a或以上版本
文件说明
主程序文件集成了系统的核心功能模块，实现了图像采集与预处理、人脸区域检测、面部特征点精确定位、方向角度计算以及结果可视化与输出等完整处理流程。该文件作为系统的主要入口点，负责协调各个算法模块的协作，确保从输入到输出的完整数据处理链路高效运行。
