MATLAB实现的基于HOG特征与Adaboost分类器的人体检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过HOG特征提取结合Adaboost分类器实现高效人体检测。系统支持图像/视频输入，采用多尺度滑动窗口检测和非极大值抑制技术，能够准确定位人体目标位置，适用于智能监控等场景。

详 情 说 明

基于HOG特征与Adaboost分类器的人体检测系统

项目介绍

本项目实现了一个高效准确的人体检测系统，核心采用方向梯度直方图（HOG）进行特征提取，并结合Adaboost分类器进行目标判别。系统通过多尺度滑动窗口扫描输入图像或视频帧，定位人体目标位置，并利用非极大值抑制算法对重叠检测框进行优化，最终输出标注结果。该系统可广泛应用于安防监控、人机交互、智能交通等需要人体识别的场景。

功能特性

• 高效特征提取：利用HOG特征有效描述人体轮廓和形状信息。
• 强分类器构建：采用Adaboost算法集成多个弱分类器，提升检测精度与鲁棒性。
• 多尺度检测：通过滑动窗口机制在不同尺度上搜索目标，适应不同距离和大小的人体。
• 结果优化：应用非极大值抑制消除冗余检测框，提升定位准确性。
• 灵活输入输出：支持常见图像（JPEG/PNG）和视频（MP4/AVI）格式输入，包括实时摄像头流；输出带可配置颜色标注框的图像/视频及详细检测报告。
• 结果统计：生成检测报告，包含人体数量、位置坐标和置信度评分等信息。

使用方法

1. 准备输入：将待检测的图像或视频文件放置于指定输入目录，或配置摄像头实时输入。
2. 配置参数：可根据需要调整检测参数，如标注框颜色、置信度阈值等。
3. 运行检测：执行主程序启动人体检测流程。
4. 获取结果：检测完成后，系统将在输出目录生成标注后的图像/视频及统计报告文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 硬件建议：至少4GB内存，支持OpenCV加速（如使用相关接口）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，负责协调从数据读取、预处理、HOG特征提取、Adaboost分类器判别、多尺度检测与非极大值抑制处理，到最终结果可视化与统计报告生成的全部功能。它作为系统的主要入口，实现了整个检测任务的调度与执行。