基于HOG与LBP的行人检测方法

简介：
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。