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MATLAB实现的基于分层HOG特征的行人检测系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB开发了一个高效的行人检测系统，通过提取多层次HOG特征并结合SVM分类器，实现对图像中行人的准确识别。系统具有较高的检测精度和鲁棒性，适用于智能监控、自动驾驶等场景。
详 情 说 明
基于分层HOG特征的行人检测系统
项目介绍
本项目实现了一个基于分层HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征的行人检测系统。系统通过提取图像的多层次梯度方向直方图特征，结合支持向量机（SVM）分类器，实现对图像中行人的精确检测。该系统能够有效处理复杂背景下的行人识别任务，具有较高的检测精度和鲁棒性。
功能特性
- 分层HOG特征提取：采用多层次梯度方向直方图特征提取技术，增强特征表达能力
- SVM分类器：使用支持向量机进行鲁棒的行人/非行人分类
- 滑动窗口检测：实现多尺度滑动窗口检测，适应不同大小的行人目标
- 高精度检测：在复杂背景下仍能保持较高的检测准确率
- 结果可视化：提供直观的检测结果展示和详细的检测报告
使用方法
训练阶段
- 准备正样本图像集（包含行人）和负样本图像集（不包含行人）
- 系统将自动提取分层HOG特征并训练SVM分类器
- 保存训练好的模型文件供检测阶段使用
检测阶段
- 输入待检测的RGB或灰度图像（支持jpg, png, bmp等格式）
- 系统加载预训练的SVM模型进行行人检测
- 查看检测结果：
图像尺寸建议
- 输入图像应包含完整行人
- 行人高度建议不低于80像素以确保检测效果
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 图像处理工具箱
- 统计和机器学习工具箱
- 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
- 硬盘空间：至少2GB可用空间
文件说明
主程序文件集成了系统的核心功能，包括图像预处理、分层HOG特征提取、SVM模型训练与优化、多尺度滑动窗口检测、结果可视化以及性能评估等完整流程。该文件实现了从数据输入到结果输出的端到端处理，用户可通过配置参数调整检测灵敏度和性能表现。
