基于MATLAB的经典行人检测算法实现（结合HOG与SVM），已调试可运行版本.rar

简介：
本资源提供了一种利用MATLAB实现的经典行人检测算法源代码，该算法融合了HOG特征提取和SVM分类器技术。经过详细调试的程序可以直接运行，方便用户快速上手体验。 行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，在图像或视频流中自动识别和定位行人的位置上发挥着关键作用。本项目基于MATLAB实现了一个经典的行人检测系统，它结合了Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特征提取和支持向量机(SVM)分类器的方法。 1. **直方图定向梯度（HOG）**：这是一种强大的特征描述符，在行人检测中特别有效。通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图，它可以捕捉物体边缘及形状信息。具体来说，图像被划分为小单元格，并在每个单元内计算梯度强度与方向；接着将这些单元合并为更大的块进行重采样和归一化处理，从而减少光照变化的影响。经过这样的预处理后得到的HOG特征用于后续分类。 2. **支持向量机（SVM）**：这是一种监督学习模型，广泛应用于分类及回归分析中。在行人检测场景下，SVM被用作二元分类器来区分行人与非行人对象。通过训练样本中的HOG特征集进行学习后，SVM能够确定一个最佳的超平面以最大化两类样本间的间隔距离。该项目可能采用了线性核函数或更复杂的径向基函数（RBF）等非线性核函数来适应复杂的数据分布。 3. **MATLAB实现**：作为一种专为数学和科学计算设计的强大编程环境，MATLAB非常适合用于图像处理及机器学习任务。在这个项目中，它被用来执行HOG特征提取、SVM模型训练与测试过程。其内置的丰富功能以及可视化工具极大地简化了代码编写与调试工作。 4. **算法流程**： - 预处理：对输入图像进行灰度化和归一化等预处理操作。 - HOG特征提取：利用HOG算法计算出图像中的特征向量。 - SVM训练：使用带有标签的训练样本数据来训练SVM模型。 - 检测阶段：在每个检测窗口中，运用已培训好的SVM对提取到的HOG特征进行分类处理。 - 后处理：根据SVM输出结果通过滑动窗口和非极大值抑制技术去除重复检测框。 5. **调试与运行**：此项目已经完成调试工作，在MATLAB环境中可以正常运作。这意味着所有必要的代码、数据以及配置文件均已准备就绪，用户可以直接启动程序来执行行人检测任务。 借助于这个基于MATLAB实现的行人检测系统，开发者能够深入了解HOG和SVM在实际应用中的操作机制，并依据需要调整参数以优化性能表现。对于那些希望学习计算机视觉、机器学习及图像处理技术的学生与研究者而言，这是一个非常有价值的实践资源。同时由于MATLAB提供了详尽的技术文档和支持社区，用户可以轻松获取到所需帮助来解决遇到的问题。