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SVM与HOG行人识别算法的MATLAB代码。

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简介：
为了完成本课程作业，您可以直接运行提供的Optimize.m文件以进行测试。该程序中，除了SVM模块采用了Matlab现有的库函数，其他所有部分均由本人独立编写。鉴于预选框采用了可变尺度滑动的方法，因此程序的运行速度可能会相对较慢，恳请您理解。

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  • 基于SVM与HOG的行人识别算法Matlab实现
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    本项目采用支持向量机(SVM)结合 Histogram of Oriented Gradients (HOG)特征，实现了高效的行人检测算法，并在MATLAB环境中进行了详细实现和验证。 本人课程作业，直接运行Optimize.m即可进行测试。其中除了SVM部分利用了Matlab现有库，其余程序均为自行编写。由于预选框采用变尺度滑动，因此运行时间会相对较长，请谅解。
     
  • 基于SVM与HOG的行人识别算法Matlab实现
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    本项目采用MATLAB编程环境，实现了基于支持向量机(SVM)和 Histogram of Oriented Gradients (HOG)特征提取方法的行人识别系统。通过优化SVM参数及利用HOG的有效边缘方向信息，提高行人检测精度与鲁棒性。 本人课程作业，直接运行Optimize.m即可进行测试。其中除了SVM部分利用了Matlab现有库，其余代码皆为自行编写。由于预选框采用变尺度滑动机制，因此程序运行速度会相对较慢，请见谅。
     
  • 基于SVM和HOG的行人识别算法MATLAB实现
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    本简介介绍了一种基于支持向量机(SVM)与 Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征提取的行人检测方法，并给出其在MATLAB环境下的具体实现过程。 本人课程作业，直接运行Optimize.m文件即可进行测试。其中除了SVM部分使用了Matlab现有的库函数外，其余代码均为自行编写。由于预选框采用变尺度滑动机制，因此程序运行速度会相对较慢，请见谅。
     
  • 【人脸识别】利用HOG特征与KNN算法的人脸识别Matlab代码.md
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    本Markdown文档提供了一套基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和KNN(K-Nearest Neighbors)算法的人脸识别Matlab实现代码，适用于研究及学习人脸识别技术。 【人脸识别】基于HOG特征KNN算法实现人脸识别matlab源码 这篇文章介绍了如何使用MATLAB编写一个利用HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征与KNN（k-Nearest Neighbors）分类器相结合的人脸识别系统。文中详细阐述了各个步骤的代码细节，包括数据预处理、特征提取以及模型训练和测试等内容，并提供了完整的源码供读者参考学习。
     
  • 基于HOG与SVM的行人检测算法
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    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的人脸口罩识别方法.zip
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    本项目提出了一种结合HOG特征提取和SVM分类器的人脸口罩检测算法，旨在准确识别佩戴口罩的状态，适用于疫情防控等多种场景。 基于HOG和SVM的人脸口罩识别算法文件架构如下： - HOGdescriptor.m：获取图像的HOG方向直方图。 - computeGradient.m：计算传入图像每个像素点在x、y轴的梯度。 - drawRectangleImage.m：在图像上绘制方形框图。 - gamma1.m：gamma校正算法。 - dection.m：预测算法运行入口。 - guiTest.m：Matlab GUI界面生成使用说明。 进行预测之前需要先对样本进行训练，可以使用trainImg.m中的函数。修改正负样本段落件夹路径后开始训练，完成后MATLAB会得到一个SVM分类器。接下来，在dection.m中修改需要进行预测的图片路径以及预测结果路径，并将SVM分类器传入该方法执行。 训练集采用的是武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心开源的人脸口罩数据集（Real-World Masked Face Dataset，RMFD）。
     
  • 【人脸识别】利用HOG特征与KNN算法的人脸识别Matlab代码分享RAR版
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    本资源提供基于HOG特征和KNN分类器的人脸识别Matlab实现代码。包括人脸检测、特征提取及模式分类等模块，适用于研究与学习。 基于HOG特征KNN算法实现人脸识别的MATLAB源码
     
  • 基于Hog和SVM的行人识别（难例挖掘）
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    本研究采用HOG特征结合SVM分类器进行行人检测，并引入难例挖掘技术提升模型在复杂场景下的泛化能力。 使用Hog特征结合SVM分类进行行人检测，并包含难例挖掘的批量测试代码。
     
  • HOG与SVM的表情识别.zip
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    本资源包含基于HOG特征和SVM分类器的表情识别算法实现代码及文档，适用于计算机视觉和模式识别领域的研究和学习。 标题中的“HOG+SVM表情识别.zip”表明这是一个关于计算机视觉领域的项目，主要涉及两种技术：Histogram of Oriented Gradients（HOG）特征提取和支持向量机（SVM）分类器，用于表情识别任务。这个领域是人工智能和计算机视觉的一个分支，常应用于人机交互、情感分析等领域。 HOG特征是一种强大的图像描述符，通常用于对象检测。它通过计算并统计局部区域的梯度方向直方图来描绘图像特征。具体步骤包括：灰度化处理、细胞结构划分、梯度计算、归一化和构建直方图等操作。在表情识别中，HOG能够捕捉到人脸关键部位如眼睛、眉毛及嘴唇的变化。 SVM是一种监督学习模型，常用于分类与回归分析任务。它的核心在于寻找一个最优超平面以最大化不同类别数据之间的间隔距离，在此项目中被用来区分不同的面部表情。C++实现的SVM可能基于LibSVM或OpenCV等开源库进行开发和优化。 该项目使用了jaffe数据库作为训练样本，这是一个包含多种表达的人脸图像集合，主要用于研究目的中的面部表情识别工作。由于仅分为三类基本情绪（如开心、中性及悲伤），这说明项目主要关注基础而非复杂的情绪类型。 此外，描述指出数据量不足可能会影响模型的性能表现。在机器学习领域内，充足的训练样本对于提高算法准确性至关重要；有限的数据可能导致过拟合或泛化能力弱的问题，在实际应用时难以准确识别新表情变化情况。 该项目开发环境为Visual Studio 2017，并且代码可能是用C++编写完成，同时可能借助MATLAB进行HOG特征的提取操作。这种混合编程方式在研究项目中较为常见，因为MATLAB拥有强大的科学计算和图像处理工具箱支持，而C++则更适合高效运行与部署。 总之，“HOG+SVM表情识别.zip”包含了一个基于这两种技术的表情分类系统，并使用了jaffe数据集进行训练，在VS2017环境下完成开发。该项目由于缺乏足够的训练样本可能导致模型效果不佳的问题提示我们在实际应用中需要更加注重数据量对性能的影响以及选择合适的特征提取方法和分类算法的重要性。
     
  • 基于HOG与SVM的数字识别方法
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    本研究提出了一种基于HOG特征提取和SVM分类器的数字识别方法，有效提高了图像中数字的辨识精度。 在OpenCV3.4.1上使用hog+svm实现了数字识别，包括检测与训练部分。训练已经完成，可以直接运行。