Advertisement

利用HOG与LBP的行人检测代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一种基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）和LBP（Local Binary Patterns）特征提取方法的行人检测算法实现。通过结合这两种强大的图像处理技术，能够有效识别图像或视频中的行人。该代码适用于研究及开发中的人体行为理解与监控系统。 基于HOG和LBP的行人检测代码使用这两种方法分别提取行人的特征。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用HOG与LBP的行人检测代码
    优质
    本项目提供了一种基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）和LBP（Local Binary Patterns）特征提取方法的行人检测算法实现。通过结合这两种强大的图像处理技术，能够有效识别图像或视频中的行人。该代码适用于研究及开发中的人体行为理解与监控系统。 基于HOG和LBP的行人检测代码使用这两种方法分别提取行人的特征。
     
  • 基于HOG与LBP的行人检测方法
    优质
    本研究提出了一种结合HOG和LBP特征的行人检测算法，通过优化特征提取过程提高了复杂场景下行人的识别准确率。 行人检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，在智能交通、视频监控以及安全防范等多个应用场景中有广泛应用。本项目专注于使用HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）和LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）特征进行行人检测。这两种特征在图像处理和机器学习中都有广泛的应用价值，因为它们能够有效地捕捉到图像的结构和纹理信息。 HOG特征是一种强大的边缘和形状描述符，它通过计算每个像素邻域内的梯度方向直方图来捕获物体轮廓与纹理细节。具体来说，其步骤包括：梯度计算、量化梯度方向、构建直方图以及细胞单元和块归一化等处理过程。这种特性使得HOG在行人检测中表现出色，因为它能够区分出人体的独特形状和边缘特征。 LBP特征则是一种简单而有效的纹理描述符，它通过比较像素邻域内像素值的差异来形成二进制模式。LBP对光照变化具有很好的鲁棒性，并且计算效率高，适合处理大规模图像数据。在行人检测中，LBP可以捕捉衣物纹理和人体表面的局部信息，为识别提供额外的支持。 本项目将HOG与LBP特征结合使用，通常采用集成学习方法如SVM（Support Vector Machine，支持向量机）或AdaBoost来提高检测准确性和鲁棒性。SVM是一种二分类模型，能有效找到最优超平面分离两类样本；而AdaBoost则通过迭代弱分类器组合逐步提升分类性能，在噪声和类不平衡的情况下表现尤为出色。 具体实现过程中，首先对输入图像进行预处理步骤如灰度化、尺度缩放等操作；然后分别或联合提取HOG与LBP特征；接着使用训练好的SVM或AdaBoost分类器对这些特征进行分类以确定是否存在行人。通过滑动窗口和非极大值抑制技术来定位并识别目标行人。 项目中可能包含实现上述步骤的MATLAB代码，包括但不限于：特征提取、模型训练、检测算法及结果可视化等模块。作为一种强大的科学计算环境，MATLAB非常适合此类算法开发，并提供了丰富的图像处理与机器学习库简化了编程流程，便于理解和调试。 通过深入理解HOG和LBP特征的工作原理及其在行人检测中的应用，开发者可以优化参数设置以提高检测速度和准确性。同时掌握基本的MATLAB编程知识及图像处理函数对于项目实施至关重要。此项目不仅提供了实践机会，还有助于进一步探索其他目标检测与计算机视觉问题的研究。
     
  • HOG行人检测的代码
    优质
    本代码实现基于HOG特征的行人检测算法，适用于多种场景下的行人识别任务，可应用于智能监控、自动驾驶等领域。 HOG行人检测代码运行良好，基于SVM算法，在MATLAB平台上实现。
     
  • 行人检测的HOG特征与SVM训练源代码
    优质
    本项目提供了一套基于HOG特征和SVM分类器进行行人检测的完整源代码。通过提取图像中的HOG特征，并利用SVM进行高效准确的人体目标识别，适用于多种应用场景下的行人自动检测任务。 hog特征行人检测源程序包含训练SVM。
     
  • 利用HOG-SVM进行行人检测——基于OpenCV的实现
    优质
    本项目采用HOG特征结合SVM分类器，在OpenCV平台上实现高效的行人检测算法。通过实验验证了该方法在多种场景下的鲁棒性和准确性。 基于HOG特征和SVM学习算法的行人目标检测代码是用C++在OpenCV环境下实现的。
     
  • 基于HOG-SVM的行人检测：利用INRIA数据集进行线性SVM与HOG特征分析
    优质
    本研究采用HOG特征结合SVM分类器对行人进行检测，并通过INRIA数据集评估线性SVM的效果，为行人识别提供可靠依据。 使用线性SVM和HOG特征对照片进行行人分类 ### HOG简介 HOG是“定向直方图”的缩写（Histogram of Oriented Gradients）。这是一种称为特征描述符的算法，用于计算机视觉和图像处理模型中的对象检测。HOG通过对局部区域中梯度方向出现情况进行计数来生成图像特征。 ### INRIA Person数据集概述 在完成本教程后，您将学会： - 什么是HOG以及如何使用它。 - 计算机视觉的基本概念。 - 如何利用现成的数据集进行分类任务。 - OpenCV、Scikit-Learn和Scikit-image的基础知识。 如果您对项目或本段落有任何疑问，请在评论中提出您的问题。您也可以选择直接在浏览器上运行该项目，或者从GitHub下载并自行安装与调试。
     
  • 基于HOG-SVM的行人检测
    优质
    本研究采用HOG特征与SVM分类器相结合的方法进行行人检测，通过提取图像中的局部梯度信息实现对行人的准确识别。 基于HOG和SVM的行人检测在MATLAB平台上实现。这种方法利用了方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）特征提取与支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类器相结合，以提高行人的识别精度和效率。
     
  • 利用Python实现行人与车辆的检测及跟踪(HOG+SVM/HAAR)
    优质
    本项目运用Python编程语言结合HOG+SVM和HAAR特征分类器，实现了对视频中行人的精确检测与跟踪，并有效识别车辆动态。通过优化算法提高了目标追踪速度与准确度。 本段落介绍了基于Python实现的行人与车辆检测及跟踪方法（HOG+SVM/HAAR）。文件内包含演示视频、cars.xml 和 myhaar.xml 文件。 所需 Python 库版本如下： - cmake==3.12.0 - dlib==19.16.0 - numpy==1.15.3 - opencv-python==3.4.3.18 这些是最低要求，可以使用更高版本。代码是在Python 3.6环境下运行的。 对于未安装dlib库的同学，请注意在完成其他所需库安装后，自行下载对应.whl文件并用pip install dlib 安装成功。
     
  • 基于HOG与SVM的行人检测算法
    优质
    本研究提出了一种结合HOG特征提取和SVM分类器的行人检测方法，有效提高了复杂场景下的行人识别准确率。 在2005年的CVPR会议上，法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出了一种利用Hog进行特征提取，并使用线性SVM作为分类器的方法来实现行人检测。他们通过大量的测试发现，HOG+SVM是一种速度和效果综合平衡性能较好的方法。尽管后来有许多研究人员提出了改进的行人检测算法，但大多数都基于该框架。因此，这一方法成为了一个里程碑式的算法并被集成到了OpenCV中。在OpenCV2.0之后的版本里，都有提供用于提取HOG特征描述符的API接口；而SVM则早在OpenCV1.0版本就已经包含进去了。
     
  • 基于HOG与SVM的行人检测系统
    优质
    本项目开发了一种基于HOG特征和SVM分类器的行人检测系统。通过提取图像中的HOG特征并利用SVM进行高效准确的行人识别，在复杂环境中具有良好的应用前景。 本资源提供HOG+SVM实现的行人检测系统，包含完整的训练、检测及测试程序。其中，检测程序可在VS2013+opencv2.4.13或QT+opencv3.1.0环境下运行；而测试程序则适用于matlab2016环境。具体操作方法请参阅资源中的.txt说明文件。