MATLAB图结构模型物体检测系统

资 源 简 介

本项目基于Pictorial structure模型开发，将物体结构表示为部件空间关系图，通过概率图模型推断最优配置，在复杂背景下实现高效准确的物体定位检测。

详 情 说 明

基于图结构模型的物体检测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Pictorial structure模型的高效物体检测系统。该系统将目标物体的结构表示为一系列部件的空间关系图，通过概率图模型推断物体的最优配置，能在复杂背景下实现准确的物体定位和姿态估计。支持对多种目标（如人体、动物、车辆等）进行检测，具有良好的部件遮挡鲁棒性和形状变化适应性。

功能特性

• 图模型建模：利用概率图模型对物体部件间的空间关系进行建模
• 多目标检测：支持人体、动物、车辆等多种目标的检测
• 遮挡鲁棒性：对部件遮挡情况具有较强的适应能力
• 姿态估计：能够估计物体的姿态和部件配置
• 高效推理：采用动态规划优化算法实现快速推断

使用方法

输入要求

1. 图像数据：RGB格式的待检测图像（支持JPG/PNG/BMP格式）
2. 模型参数：预训练的部件检测器参数文件和空间关系约束参数
3. 配置参数：检测阈值、最大候选框数量等运行参数

输出结果

1. 检测结果图像：在原图上标注检测到的物体边界框和部件位置的可视化结果
2. 结构化数据：包含检测置信度、物体位置坐标、部件坐标及空间关系的结构数组
3. 性能报告：检测耗时、召回率/准确率等评估指标（针对测试集）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持OpenCV 3.0及以上版本（可选，用于性能优化）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括图像数据的读取与预处理、部件检测器的加载与初始化、图模型推理算法的执行、检测结果的可视化输出以及性能评估指标的生成。该文件整合了部件检测、空间关系建模和动态规划优化等多个模块，通过协调各功能组件完成从输入图像到最终检测结果的完整处理流水线。