HOG+SVM特征的行人检测

资 源 简 介

HOG+SVM特征的行人检测

详 情 说 明

HOG结合SVM的行人检测实现解析

HOG（方向梯度直方图）特征结合SVM（支持向量机）分类器是一种经典的计算机视觉技术方案，在行人检测领域表现优异。这个方案通过以下核心步骤实现：

特征提取阶段 HOG特征能够有效捕捉人体轮廓的梯度信息。算法首先计算图像中每个像素的梯度方向和大小，然后将图像划分为小的细胞单元，统计每个单元内的梯度方向直方图。这些局部直方图经过对比度归一化后，就形成了对光照和阴影变化鲁棒的特征描述。

分类器训练 SVM作为监督学习算法，通过训练样本学习决策边界。在行人检测中，我们使用包含正样本（行人图像）和负样本（非行人图像）的数据集来训练SVM模型。训练后的模型能够根据输入的HOG特征判断图像区域是否包含行人。

检测流程 在实际检测时，系统采用滑动窗口的方式遍历图像，对每个窗口提取HOG特征并输入SVM分类器。通过多尺度检测确保不同距离的行人都能被识别，最后通过非极大值抑制合并重叠的检测框。

实现优势与扩展方向： 计算效率较高，适合实时应用 对部分遮挡情况有一定鲁棒性 可以改进的方向包括结合深度学习方法、优化特征提取速度等

这种传统方法虽然现在被深度学习方案部分取代，但仍是理解计算机视觉基础的良好案例。通过修改输入图像路径即可快速验证检测效果的特点，使其非常适合教学演示和快速原型开发。