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基于HOG和SVM的行人检测分类器训练

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简介：
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。

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  • 基于HOG和SVM的行人检测分类器训练
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    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。
     
  • 利用自训练SVM分类器开展HOG行人检测
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    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。
     
  • 利用自训练SVM分类器开展HOG行人检测
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    本研究采用自训练支持向量机(SVM)分类器与HOG特征相结合的方法进行行人检测，有效提高了复杂场景下的行人识别精度。 声明：本段落正样本来源于INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，在使用时上下左右各去掉16个像素，截取中间的64*64区域。
     
  • 基于SVM的HOG特征行人检测训练
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    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
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    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。
     
  • 行人检测的HOG特征与SVM训练源代码
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    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。
     
  • 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。