MATLAB实现的HOG3D多尺度视频特征提取与行人检测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了完整的HOG3D特征提取算法，将传统HOG特征扩展至视频序列处理。系统支持多尺度滑动窗口检测，能够在不同时空尺度下提取视频特征，构建了完整的行人检测框架，适用于计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于HOG3D的多尺度视频序列特征提取与行人检测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于HOG3D描述子的视频序列特征提取与行人检测系统。通过将传统的HOG特征扩展到时空维度，该系统能够有效捕捉视频序列中的运动信息和外观特征，结合多尺度滑动窗口检测技术，构建了一个完整的视频特征表示与行人检测框架。

功能特性

• HOG3D特征提取：实现完整的时空特征描述子计算流程，在视频立方体中进行梯度计算、方向量化与特征归一化
• 多尺度检测：支持在不同空间尺度和时间跨度上进行滑动窗口检测，适应不同大小的行人和运动模式
• 可视化展示：提供特征提取结果和检测效果的可视化接口，直观展示算法性能
• 模块化设计：各个功能模块独立封装，便于扩展和定制化开发

使用方法

基本配置

1. 准备输入视频文件（支持avi、mp4等常见格式）
2. 设置检测参数（滑动窗口步长、尺度比例、特征维度等）
3. 可选：加载预训练的SVM分类器模型

运行流程

1. 系统读取视频序列并预处理
2. 在多尺度空间中进行滑动窗口扫描
3. 对每个时空立方体提取HOG3D特征
4. 使用分类器进行行人检测
5. 输出检测结果和性能报告

输出结果

• 多尺度特征矩阵（MATLAB .mat格式）
• 标注行人位置的视频帧序列
• 特征统计报告（提取时间、特征维度、检测准确率等）

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本: R2018b或更高版本
• 必需工具箱: Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 内存建议: 4GB以上（取决于视频分辨率和处理尺度）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括视频数据读取与预处理、多尺度滑动窗口的生成与管理、HOG3D特征提取流程的控制、分类器检测过程执行以及最终结果的可视化输出与数据保存。该文件作为整个系统的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保特征提取和检测流程的顺畅运行。