MATLAB基于Poselet的多类别目标检测与姿态估计系统

资 源 简 介

该MATLAB项目利用Poselet框架实现通用目标检测，特别优化人体目标识别。系统支持复杂场景下的多类别检测，并提供精细的人体姿态部件定位功能，适用于计算机视觉研究与应用开发。

详 情 说 明

基于Poselet的多类别目标检测与姿态估计系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Poselet框架的通用目标检测系统，特别针对人体检测进行了深度优化。系统采用先进的Poselet检测算法，结合HOG特征和SVM分类器技术，能够在复杂场景中实现高精度的多类别目标检测和人体姿态估计。通过poselet聚类方法和多尺度滑动窗口检测技术，显著提高了检测的鲁棒性和准确性，支持实时检测和批量处理两种工作模式。

功能特性

• 多类别目标检测：在复杂场景中准确检测人体和其他多类别目标
• 人体姿态估计：对人体目标进行细致的姿态部件定位和关键点检测
• 鲁棒性优化：通过poselet聚类方法提高检测的准确性和抗干扰能力
• 双模式支持：同时支持实时视频流检测和批量图像文件处理
• 灵活配置：可调节检测阈值、尺度参数和目标类别选择等参数
• 完整输出：提供可视化结果、数据文件和性能统计报告

使用方法

输入支持

• 图像输入：JPEG、PNG等常见格式的彩色/灰度图像
• 视频输入：MP4、AVI等格式的视频文件（支持实时帧提取）
• 参数配置：检测阈值、尺度参数、目标类别选择等可调参数
• 模型文件：预训练的Poselet分类器模型文件（.mat格式）

输出内容

1. 检测结果图像：在原图上用边界框标注检测到的目标
2. 姿态估计图：对人体目标显示关键部位定位点和姿态骨架
3. 数据文件：包含检测坐标、置信度、目标类别的结构体数组
4. 统计报告：检测数量、处理时间等性能指标汇总

基本操作流程

1. 准备预训练模型文件和待检测的媒体资源
2. 配置检测参数（阈值、尺度、目标类别等）
3. 运行主程序启动检测过程
4. 查看生成的检测结果和统计分析报告

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：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少2GB可用磁盘空间
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心检测流程，主要包括图像视频输入处理、多尺度特征提取、Poselet匹配识别、非极大值抑制优化、人体姿态关键点定位以及结果可视化输出等关键功能模块，实现了从数据输入到结果生成的全流程自动化处理。