Matlab人脸检测开源项目：博士论文实践

1. Matlab人脸检测技术 Matlab是MathWorks公司开发的高性能数值计算与可视化软件，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。在Matlab中实现人脸检测功能，通常会使用到图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中的人脸检测功能，或者是调用深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）中基于深度神经网络的方法。 2. 项目内容概述 本项目是一个以Matlab编写的博士级别的源代码库，用于人脸检测与跟踪。该项目包含了源代码、数据集链接、预训练模型和实验结果等，这些成果均用于支持Mark Borg在马耳他大学的博士论文工作。 3. 论文及其内容 Mark Borg在其博士论文中探讨了基于视觉的自动手语识别技术。论文名称为“Trajectory Space Factorisation for Vision-Based Automated Sign Language Recognition”，该论文在2020年3月提交。这篇论文可能专注于通过分析视频数据中的人体动作轨迹来实现手语的自动识别。 4. 代码库的组成与工具 项目的源代码是用多种编程语言编写的，主要使用C++来实现多种身体部位的跟踪算法，例如皮肤检测、运动检测（帧差分）、KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）特征跟踪和MHT（Multiple Hypothesis Tracking）算法。C++因其执行速度快和功能多样性而被选作主要开发语言。 5. 开发环境 项目的开发环境为Windows平台上的Visual Studio。Visual Studio是一个集成开发环境（IDE），由微软公司开发，支持多种编程语言的开发工作，特别是在Windows平台上的开发。项目的部分代码可能会涉及Windows特定的功能，尤其是图形用户界面（GUI）部分。 6. 项目中使用的库 在该项目中，还使用了Boost库和OpenCV库的C++版本。Boost是一个跨平台的C++库集合，提供包括数据结构、算法、输入输出等广泛的功能。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于包括人机交互、2D/3D图像处理、运动跟踪等在内的任务。 7. 项目的特点与目的 作为一个研究项目，该项目的特点在于使用了多种成熟的技术和算法，针对特定的应用场景（即手语识别）进行了深入的研究和开发。该代码库的目的是为了支持博士学位论文的研究工作，并可能包含了创新的算法和方法论。 8. 知识产权与开源 尽管该项目的名称提到了"开源"，但具体的开源许可协议并未在描述中明确说明。因此，若希望使用该项目的源代码、数据或模型，需要查阅相关的许可协议，以确保合法合规地使用这些资源。 9. 存储库结构 存储库的结构可能包含多个子目录，以组织不同模块的源代码、数据集、模型参数文件和结果输出。例如，代码可能被划分为数据预处理、模型训练、模型评估等部分，以方便其他研究者理解和复现研究结果。 10. 补充报告与论文 该项目可能包含一个补充报告，详细说明了项目的实现细节、实验过程和分析结果。报告可以为研究者提供详细的背景知识和实验数据，是理解整个项目不可或缺的部分。