课程作业时的经典的行人检测算法MATLAB程序

资 源 简 介

课程作业时的经典的行人检测算法MATLAB程序

详 情 说 明

行人检测算法是计算机视觉领域的经典课题，通常结合背景建模与特征分类实现。早期MATLAB实现会采用混合高斯模型处理运动目标，通过帧差法定位候选区域后，利用HOG+SVM进行行人特征验证。这种方法的瓶颈在于光照变化的适应性，部分课程作业会引入LBP纹理特征作为补充。

谱方法在流体力学稳定性分析中展现独特优势，其核心是将偏微分方程转为频域求解。学生作业常采用Chebyshev多项式离散化处理边界层问题，通过特征值分析判断流动失稳临界点。需要注意模态截断对结果的影响，这是课程实验中常见的误差来源。

DSmT证据理论区别于传统D-S理论，其超幂集框架能处理冲突证据。MATLAB实现时需要构建广义基本信度分配函数(gbba)，重点在于设计合理的融合规则函数。课程作业通常会对比PCR5与PCR6组合规则在传感器数据融合中的效果差异。

图像处理中的连通区域分析涉及二值图像标记算法。学生常用MATLAB的bwlabel函数实现四邻域/八邻域搜索，进阶作业可能要求自行实现基于等价表的两遍扫描算法。关键难点在于处理嵌套连通区域时的标记合并效率优化。