要在 MATLAB 中执行人脸检测和识别，您可以使用计算机视觉和深度学习工具箱中的内置工具。人脸检测识别图像中包含人脸的区域，而识别将检测到的人脸与已知身份匹配。 MATLAB 为这些任务提供了传统的计算机视觉方法和深度学习方法，从而可以根据您的项目需求灵活选择。
对于人脸检测，vision.CascadeObjectDetector 是一个常见的起点。它使用 Viola-Jones 算法通过分析 Haar-like 特征来检测人脸。首先，使用 imread 读取图像，然后使用 detector = vision.CascadeObjectDetector; 创建检测器。使用 bbox = detector(image) 获取检测到的人脸的边界框坐标。 为了获得更好的准确性，调整诸如 MinSize 之类的参数以过滤小的假阳性，或者切换分类器（例如，'FrontalFaceCART' 用于侧面人脸）。 示例代码
img = imread('group_photo.jpg');
detector = vision.CascadeObjectDetector('FrontalFaceCART');
bbox = detector(img);
detectedImg = insertShape(img, 'Rectangle', bbox);
imshow(detectedImg);
对于实时检测，将 webcam 函数与循环结合使用来处理视频帧。
人脸识别通常涉及在带标签的人脸数据上训练模型。 传统方法使用特征脸（主成分分析）和 pca 函数。 通过将检测到的人脸区域展平为向量来提取面部特征，使用 PCA 降低维度，然后使用 fitcecoc 训练像 SVM 这样的分类器。 对于深度学习，使用预训练的网络（如 AlexNet 或 ResNet-50）（通过 imageDatastore 和 activations）从人脸区域提取特征，然后在这些特征上训练分类器。 示例工作流程
- 检测并对齐数据集中的人脸。
- 使用预训练的网络提取特征
net = alexnet;
features = activations(net, preprocessedFaces, 'fc7');
- 使用 fitcecoc 在特征上训练 SVM 分类器。
- 对于识别，检测新图像中的人脸，提取特征，并使用训练后的模型进行预测。
要结合这两个步骤，创建一个管道：首先检测人脸，然后将每个裁剪后的人脸区域传递给您的识别模型。 对于实际使用，请确保人脸对齐一致（例如，将大小调整为 227x227 用于 AlexNet）并通过诸如直方图均衡化之类的预处理来处理光照变化。 MATLAB 的 batch 函数可以帮助高效地处理大型数据集。 使用诸如 Image Labeler 应用程序之类的工具进行调试，以在训练识别模型之前验证检测准确性。