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基于Matlab的人脸检测实验设计 　　摘要：人脸检测已经成为计算机视觉和模式识别领域中一个非常活跃的研究方向。基于Matlab计算机视觉系统工具箱的人脸检测实验，首先介绍了手动检测的Matlab实现及其不足，然后利用计算机视觉系统工具箱实现人脸检测，并在此基础上设计实现了单一人脸视频检测，所有实验均提供了Matlab程序代码，最后提出了如何实现多目标人脸视频检测的思考题。该实验方案通过实验操作增强学生对人脸检测的理解，激发学生进一步学习和研究的兴趣。同时，对计算机视觉和模式识别相关课程起到很好的教学辅助作用，有效地改善了教学效果 关键词：人脸检测；计算机视觉；Matlab；模式识别 中图分类号：TP317.4 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）22-0165-02 Abstract： Face detection has become an active research direction in the field of computer vision and pattern recognition. Based on computer vision system toolbox of Matlab， face detection experiments include three parts. Firstly，the Matlab codes of the manual detection is introduced and the forthcomings are anlysized， and then the computer vision system toolbox is used to achieve face detection， based on the toolbox the experiment of detecting the video images is designed.All the experiments are written in Matlab code.Finally exercises are put forward how to realize the multi object video face detection problems. The experimental program enhances the students’ understanding of face detection， stimulate students’ interest in further study and research. At the same time， the program plays a good role in teaching the related courses， i.e.， computer vision and pattern recognition， and effectively improves the teaching effect. Key words： face detection； computer vision； Matlab； pattern recognition 人脸检测的主要目的是在输入的整幅图像上寻找人脸区域，利用计算机把图像分割成人脸区域和非人脸区域两个部分。近年来，人脸检测已经成为计算机视觉和模式识别领域中的一个非常活跃的研究方向，在身份验证、人机交互、可视通信、公安档案管理等很多方面都有着极为重要的应用价值，准确、快速的人脸检测是人脸识别的基础和关键。目前，主流的人脸检测方法有基于统计模型、基于模板匹配、基于支持向量机、基于概率模型和基于肤色等方法[1-9]。这些方法可以不同程度地实现对人脸的检测，获得较好的检测效果，但对于大学三年级的本科生而言，这些方法难于理解和实现。如何能让学生对人脸检测感兴趣，简单易学的操作，激发学生学习相关算法的兴趣，值得进一步探讨。本文主要基于Matlab[10]计算机视觉系统工具箱设计简单易学的人脸检测实验，通过实验操作增强学生对人脸检测的理解，激发学生进一步学习和研究的兴趣 1 计算机视觉系统工具箱介绍 计算机视觉系统工具箱（Computer Vision System Toolbox，CVST）是Matlab2012b版本自带工具箱。该工具箱不仅包括用于特征提取、运动检测、目标检测、目标跟踪、立体视觉、视频处理、视频分析的算法，还包括视频文件输入输出，视频显示，绘图以及合成。这些功能以Matlab函数、Matlab系统对象、Simulink块的形式提供。对于快速原型和嵌入式系统设计，该工具箱支持定点算法和C代码产生 计算机视觉系统工具箱的人