matlab中实现HOG+SVM图像分类识别

资 源 简 介

matlab中实现HOG+SVM图像分类识别

详 情 说 明

HOG（方向梯度直方图）结合SVM（支持向量机）是一种经典的图像分类方法，特别适用于目标检测和人脸识别等任务。在MATLAB中实现这个方案，可以利用内置的图像处理和机器学习工具箱来简化开发流程。

实现思路首先需要准备训练数据集，包含正负样本图像。对每张图像提取HOG特征，这个过程主要包括计算图像的梯度方向、划分单元格并统计梯度直方图等步骤。MATLAB提供了extractHOGFeatures函数来完成这一工作，能够自动处理灰度转换和特征标准化。

提取完所有训练图像的HOG特征后，需要训练SVM分类器。MATLAB的fitcsvm函数可以方便地创建一个SVM模型，通过传入特征向量和对应的类别标签来训练。在训练过程中，可以调整核函数类型和惩罚参数等超参数来优化模型性能。

对于测试阶段，同样先提取测试图像的HOG特征，然后使用训练好的SVM模型进行预测。predict函数会返回分类结果和置信度分数。通过计算分类准确率等指标可以评估算法的性能。

这种方法的优势在于HOG能够很好地捕捉图像的局部形状信息，而SVM则擅长处理高维特征空间的分类问题。在MATLAB环境下，整个实现过程可以非常简洁高效，适合快速原型开发和算法验证。