人脸检测

这是一个基于Matlab编写的人脸检测算法，操作简便，经过实际测试验证有效。

该资源提供了一个利用 OpenCV 和 Python 实现人脸检测功能的模型。

利用Gabor特征提取和支持向量机（SVM）算法构建人脸检测模型，实现人脸识别和定位。

这是一款Matlab程序，专门用于人脸检测并将图像特征存储在数据库中，以便后续与新文件进行比较和识别。程序包括FeatureStatistical.m用于特征提取，Police.m用于警局管理，以及mania.m用于存储和检测。

• Innodb_log_file_size 可以在重启后更改的Redo log文件大小，适用于5.6版本。• Innodb_log_files_in_group 描述了总共的Redo log文件数量。• Innodb_page_size 设置了InnoDB页面的大小。

这段Matlab代码实现了人脸检测功能，并经过测试，展现出优异的检测效果。

配套代码涵盖数据准备、特征学习与预测功能，适用于VScode环境。请按博文的环境设置运行，避免不兼容问题。

Matlab滑动条码使用HoG进行人脸检测的报告：HKUST CSD COMP5421项目2的详细内容可在此PDF中找到。滑动窗口模型的概念简单明了：独立分类所有图像块为对象或非对象。滑动窗口分类是对象检测的主要方法之一，尤其对于面部检测，是计算机视觉领域的重要应用之一。我们实现了简化但高效的滑动窗口检测器。Dalal-Triggs方法聚焦于特征表示，尤其是HoG表示类似于SIFT的梯度直方图。项目还包括处理异构数据、训练线性分类器（HoG模板），并在多个尺度下对数百万个滑动窗口进行分类。线性分类器结构紧凑，训练和执行速度快，适合处理大规模数据。详细使用说明可见proj4.m（Matlab程序）中的注释。如需进一步信息，请联系我们。

摄像头采集图像，自动识别图中人脸并用绿色方框标出。

本代码实现了基于AdaBoost算法的人脸检测。包含了Harr特征的训练数据。经测试可正常运行。