MATLAB实现基于K均值聚类与混合高斯模型的实时人体检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用混合高斯模型构建自适应背景消除光照干扰，结合K均值聚类实现前景人体目标精准分割。系统支持实时视频处理，在复杂场景下可稳定检测并定位人体轮廓。

详 情 说 明

基于K均值聚类与混合高斯模型的人体实时检测系统

项目介绍

本项目实现了一种高效的人体实时检测系统，通过混合高斯模型（GMM）建立动态背景模型并实时更新，有效应对光照变化和环境干扰。结合K均值聚类算法对前景目标进行智能分割，能够准确识别人体轮廓并进行精确定位。系统支持实时视频流处理，可适应复杂场景下的人体检测需求，适用于智能监控、人机交互等多种应用场景。

功能特性

• 动态背景建模：采用混合高斯模型建立背景模型，能够适应场景变化和光照波动
• 智能前景分割：利用K均值聚类算法对前景目标进行精准分割，有效区分人体与干扰物
• 实时视频处理：支持摄像头实时采集或视频文件输入，实现流畅的人体检测
• 多格式输出：

- 标注人体区域的视频输出（边界框标识） - 人体位置坐标信息（边界框坐标） - 前景分割二值图像 - 实时性能统计指标（帧率、准确率等）

使用方法

1. 配置系统参数：设置聚类数量K值、高斯模型数量、学习率等参数
2. 选择输入源：连接摄像头或指定视频文件路径
3. 启动检测系统：运行主程序开始实时人体检测
4. 查看输出结果：系统将实时显示检测结果并提供多种输出格式

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 计算机视觉工具箱（Computer Vision Toolbox）
• 支持摄像头采集（如需使用实时摄像头功能）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括视频流的读取与初始化、混合高斯背景模型的建立与更新、基于K均值聚类的前景目标分割、人体轮廓的精确识别与定位、检测结果的实时可视化展示以及性能指标的统计与输出。该文件整合了所有关键技术模块，确保系统能够高效稳定地运行。