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基于Felzenszwalb分割与Latent SVM的MATLAB目标检测系统
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资 源 简 介
本项目在MATLAB中实现了结合Felzenszwalb图像分割的潜在SVM目标检测框架。通过多尺度分析和潜在变量优化，系统能高效定位并识别图像中的目标，适用于复杂场景下的对象检测任务。集成了模型训练与分类功能。
详 情 说 明
基于Felzenszwalb的Latent SVM目标检测系统
项目介绍
本项目实现了一个结合Felzenszwalb分割算法的潜在SVM目标检测框架。系统采用多尺度检测策略，通过潜在变量优化目标定位，利用Latent SVM进行模型训练和分类决策。系统集成图像分割、特征提取、模型训练和检测可视化等完整功能模块，提供从训练到推理的端到端目标检测解决方案。
功能特性
- 智能图像分割：采用Felzenszwalb算法进行自适应图像区域分割
- 多尺度特征提取：基于HOG特征的多尺度滑动窗口特征表示
- 潜在变量优化：通过Latent SVM隐变量学习优化目标定位精度
- 端到端流程：支持从数据准备、模型训练到检测推理的全流程
- 结果可视化：生成带检测框和置信度的可视化结果图像
- 性能评估：提供精确度-召回率曲线和mAP等评估指标
使用方法
训练阶段
准备PASCAL VOC格式的训练数据
配置训练参数（分割阈值、HOG参数、SVM正则化系数等）
执行训练流程生成模型文件
检测阶段
输入待检测图像（支持JPG/PNG/BMP格式）
设置检测参数（滑动窗口尺寸、置信度阈值等）
运行检测程序获得可视化结果和检测报告
参数配置
支持配置分割算法阈值、HOG特征参数、SVM分类器参数、多尺度检测参数等。系统要求
- 操作系统：Windows/Linux/macOS
- 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
- 内存要求：≥4GB RAM（建议8GB以上）
- 存储空间：≥2GB可用空间
文件说明
main.m作为系统的主控程序，实现了整个检测流程的核心调度功能，具体包括：初始化系统运行环境与参数配置，协调调用图像预处理与分割模块完成输入数据的规范化处理，管理特征提取与模型训练过程，控制多尺度检测算法的执行流程，组织检测结果的可视化输出与性能评估报告生成。
