基于SVM的行人检测MATLAB分类器项目

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了一个基于支持向量机（SVM）的行人检测分类器，可对训练样本进行高效特征分类。通过模型训练优化分类精度，提供完整的MATLAB实现方案，适用于行人检测相关研究。

详 情 说 明

基于SVM的行人检测训练样本分类器

项目介绍

本项目实现了一个基于支持向量机（SVM）的分类器，专门用于行人检测任务中的训练样本分类。该分类器在MATLAB环境中开发，能够有效地对包含行人特征的训练数据进行分类，并通过模型训练优化分类性能。用户无需安装额外库即可直接调用该分类器进行数据预处理、模型训练与分类预测。

功能特性

• SVM分类算法：采用MATLAB内置的fitcsvm函数实现高效的支持向量机分类
• 模型优化：内置交叉验证机制，可自动优化SVM模型参数
• 灵活参数配置：支持自定义核函数类型、惩罚系数C等关键参数
• 性能评估：输出分类准确率、混淆矩阵等全面的模型评估指标
• 预测功能：训练完成的模型可直接用于新样本的分类预测

使用方法

1. 准备数据：将训练样本数据整理为N×M矩阵（N为样本数，M为特征数），对应的标签整理为N×1向量
2. 设置参数：根据需要配置SVM的核函数、惩罚系数等参数（可选）
3. 运行分类器：调用主函数执行模型训练
4. 获取结果：得到训练完成的SVM模型对象、性能评估指标和预测结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• MATLAB统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了完整的SVM分类器工作流程，包括训练数据的载入与预处理、SVM模型的参数配置与训练过程、交叉验证优化策略的实现、模型性能的全面评估（涵盖准确率计算与混淆矩阵生成），以及最终训练好的分类器模型保存功能。该文件还提供了使用示例，展示如何对新样本进行预测分类。