HOG行人检测器：包含基本HOG特征与SVM分类器的MATLAB源代码。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
该存储库提供了我的计算机科学硕士期间所使用的HOG + SVM行人检测器的MATLAB代码实现。请务必仔细阅读随附的LICENCE文件，并请注意，我将此程序“如是”提供，不提供任何形式的担保。我已对该代码库进行了一些修改，以确保其与最新的MATLAB版本兼容，但您可能会注意到某些MATLAB函数的使用方式与预期存在差异。尽管如此，如果您对该项目有任何疑问，我很乐意尽力协助您理解它；然而，鉴于该项目已经实施多年，并且MATLAB平台本身已经不断发展，因此某些功能的具体行为可能会有所不同。因此，我将不会持续维护或更新此项目，也不会提供有关如何将其应用于其他场景的详细解答。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

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。

基于SVM的HOG特征行人检测训练

优质

本研究采用支持向量机(SVM)结合 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特征，开发了一种高效的行人检测算法，旨在提高复杂背景下的行人识别精度和速度。训练SVM分类器进行HOG行人检测，在VS2010 + OpenCV2.4.4环境下操作。使用过程中，请自行调整工程的include目录和lib目录配置。正样本选取自INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，实际应用时需要上下左右各去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体图像作为训练样本。负样本则是从不含人体的图片中随机裁剪得到，尺寸同样为64*128。 SVM分类器采用的是OpenCV自带的CvSVM类进行构建和应用。

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和SVM的行人检测分类器训练

优质

本研究旨在开发一种行人检测系统，采用HOG特征提取与SVM分类相结合的方法，有效提升行人识别精度。行人检测分类器的训练完成后可以测试其效果。需要注意的是，在训练过程中要确保样本路径设置正确。

基于HOG和SVM的行人检测分类器训练

优质

本研究采用HOG特征提取与SVM分类算法相结合的方法，旨在提高行人检测系统的准确性。通过大量样本数据训练模型，优化行人识别性能。行人检测分类器的训练完成后如何测试效果？需要注意样本路径的问题。

基于HOG和SVM的行人检测器的MATLAB实现-源码

优质

本项目提供了基于HOG特征与SVM分类器构建的行人检测系统的MATLAB代码。此系统适用于目标检测研究领域，通过高效利用HOG算法提取图像中行人的关键特征，并借助训练好的SVM模型进行精准分类识别，为计算机视觉领域的行人检测任务提供解决方案。该存储库包含我计算机科学硕士项目中的基本HOG + SVM行人检测器的MATLAB实现代码。免责声明：使用此代码前，请阅读许可协议（LICENSE）。请注意，本程序按“原样”提供，不附带任何形式的保证。我对该项目进行了部分调整以适应最新版本的MATLAB，但可能会发现某些MATLAB函数的行为有所不同。总体而言，如果您提出的问题足够明确，我很乐意帮助您理解项目内容；然而由于项目的实施时间已久且MATLAB已有所发展，因此一些功能可能不再兼容或行为不同，我不会持续更新该项目也不会回答有关如何使用或修改代码的具体问题。

基于HOG+PCA+SVM的行人检测源码

优质

本项目提供了一个基于HOG特征提取、PCA降维及SVM分类器的行人检测算法的实现代码，适用于计算机视觉领域中的人体识别研究。基于HOG+PCA+SVM的行人检测源码包括训练和检测的所有代码，希望可以帮助到需要的人。

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。

基于OpenCV的HOG特征与SVM分类器行人识别（从训练到应用）

优质

本项目利用OpenCV库实现HOG特征提取及SVM分类器训练，旨在开发高效的行人检测系统。从数据准备、模型训练到实际应用，全面展示了行人识别技术流程。代码包含详细的注释，适合初学者理解。压缩包内有两个程序，请仔细阅读。这两个程序涵盖了使用OPENCV的HOG特征和SVM分类器进行行人识别的过程，从训练到实际应用都有详细展示。

利用自训练SVM分类器开展HOG行人检测

优质

本研究采用自训练支持向量机(SVM)分类器与HOG特征相结合的方法，提高行人检测精度和效率，适用于复杂场景下的行人识别。自己训练SVM分类器进行HOG行人检测。开发环境为VS2010 + OpenCV2.4.4，请自行调整工程的include目录和lib目录配置。正样本来源于INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右各去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体部分。负样本是从不包含人体的图像中随机裁剪得到，尺寸同样为64*128。SVM分类器采用的是OpenCV库自带的CvSVM类。