基于Felzenszwalb分割与Latent SVM的MATLAB目标检测系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了结合Felzenszwalb图像分割的潜在SVM目标检测框架。通过多尺度分析和潜在变量优化，系统能高效定位并识别图像中的目标，适用于复杂场景下的对象检测任务。集成了模型训练与分类功能。

详 情 说 明

基于Felzenszwalb的Latent SVM目标检测系统

项目介绍

本项目实现了一个结合Felzenszwalb分割算法的潜在SVM目标检测框架。系统采用多尺度检测策略，通过潜在变量优化目标定位，利用Latent SVM进行模型训练和分类决策。系统集成图像分割、特征提取、模型训练和检测可视化等完整功能模块，提供从训练到推理的端到端目标检测解决方案。

功能特性

• 智能图像分割：采用Felzenszwalb算法进行自适应图像区域分割
• 多尺度特征提取：基于HOG特征的多尺度滑动窗口特征表示
• 潜在变量优化：通过Latent SVM隐变量学习优化目标定位精度
• 端到端流程：支持从数据准备、模型训练到检测推理的全流程
• 结果可视化：生成带检测框和置信度的可视化结果图像
• 性能评估：提供精确度-召回率曲线和mAP等评估指标

使用方法

训练阶段

准备PASCAL VOC格式的训练数据

配置训练参数（分割阈值、HOG参数、SVM正则化系数等）

执行训练流程生成模型文件

检测阶段

输入待检测图像（支持JPG/PNG/BMP格式）

设置检测参数（滑动窗口尺寸、置信度阈值等）

运行检测程序获得可视化结果和检测报告

参数配置

支持配置分割算法阈值、HOG特征参数、SVM分类器参数、多尺度检测参数等。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：≥4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：≥2GB可用空间

文件说明

main.m作为系统的主控程序，实现了整个检测流程的核心调度功能，具体包括：初始化系统运行环境与参数配置，协调调用图像预处理与分割模块完成输入数据的规范化处理，管理特征提取与模型训练过程，控制多尺度检测算法的执行流程，组织检测结果的可视化输出与性能评估报告生成。