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基于Adaboost的人脸检测MATLAB实现与测试平台
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资 源 简 介
本项目提供了一个完整的MATLAB人脸检测解决方案，通过Adaboost算法结合Haar特征训练分类器，支持自定义图像库导入与灰度图像处理，适用于人脸识别模型的快速开发与验证。
详 情 说 明
基于Adaboost算法的人脸检测系统
项目介绍
本项目实现了一个基于Adaboost机器学习算法的人脸检测系统。系统通过Haar-like特征提取和Adaboost集成学习方法构建强分类器，能够有效检测自然场景图像中的人脸区域。系统支持完整的训练流程和检测应用，包括模型训练、特征提取、多尺度检测和结果可视化。
功能特性
- 模型训练: 构建并训练基于Haar特征的Adaboost分类器
- 数据兼容: 支持导入自定义人脸图像库进行模型训练
- 特征工程: 实现灰度图像的前处理和人脸区域特征提取
- 多尺度检测: 采用滑动窗口技术进行多尺度人脸检测
- 结果可视化: 输出标注人脸位置的检测结果，并支持可视化显示
使用方法
训练阶段
- 准备训练数据集：包含正样本（人脸图像）和负样本（非人脸图像）
- 运行训练程序生成分类器模型
- 输出结果：
检测阶段
- 准备测试数据：待检测的单张或多张彩色/灰度图像
- 加载训练好的模型进行人脸检测
- 输出结果：
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- Image Processing Toolbox
- 内存：建议4GB以上
- 存储空间：至少1GB可用空间
文件说明
主程序文件实现了系统的核心功能，包括训练数据加载与预处理、Haar-like特征计算、Adaboost分类器训练流程、多尺度滑动窗口检测机制以及检测结果的可视化输出。该文件整合了特征提取、模型学习和人脸检测的全流程，为用户提供完整的算法实现和应用接口。
