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基于MATLAB的FERET人眼坐标自动提取与识别系统
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资 源 简 介
该项目开发了一个MATLAB应用程序，利用计算机视觉技术实现FERET人脸数据库中的人眼自动检测与精确定位。系统采用改进的Haar级联检测器进行初步人眼识别，并通过瞳孔细化算法提升坐标提取的准确性。适用于人脸分析、生物特征识别等场景。
详 情 说 明
FERET人眼坐标自动提取与识别系统
项目介绍
本项目是一个基于MATLAB的自动化人眼坐标提取系统，专门用于处理FERET人脸数据库。系统通过先进的计算机视觉技术，能够自动检测并精确定位人脸图像中的双眼瞳孔中心坐标。该系统采用批量处理方式，可高效处理大规模人脸图像数据，为人脸识别系统提供准确的眼部位置信息。
功能特性
- 自动化人眼检测：采用改进的Haar级联分类器实现高效的初步人眼定位
- 瞳孔精确定位：结合Hough变换的圆形检测算法和自适应阈值分割技术，提高定位精度
- 批量处理能力：支持大规模FERET数据库图像文件的连续处理
- 多场景适应：能够处理不同光照条件、表情和头部姿态变化的人脸图像
- 结果质量评估：生成处理报告，包含检测成功率和坐标质量评估信息
使用方法
- 将FERET人脸图像（.tiff格式）放置在指定输入文件夹中
- 运行主程序文件启动处理流程
- 系统自动进行图像预处理、人眼检测和坐标优化
- 处理完成后，结果将保存在输出文件夹中，包括MATLAB数据文件(.mat)和文本文件(.txt)
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 图像处理工具箱
- 计算机视觉工具箱
- 内存：至少4GB RAM
- 磁盘空间：至少1GB可用空间
文件说明
main.m文件作为整个系统的核心控制模块，集成了图像处理与分析的关键功能。它负责协调图像读取与预处理流程，实现基于Haar特征的初步人眼区域检测，并通过优化的瞳孔定位算法对眼部坐标进行精确计算。此外，该模块还管理系统输出的数据格式化与存储过程，确保最终生成的坐标文件符合预定标准，同时能够生成包含检测统计信息的处理报告。
