MATLAB实现的基于AdaBoost算法的车辆图像识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB集成AdaBoost算法，构建强分类器以实现高效车辆图像识别。系统支持图像预处理、特征提取、模型训练与预测全流程，并附带训练进度与结果的可视化功能。

详 情 说 明

基于AdaBoost算法的车辆图像识别系统

项目介绍

本项目是一个采用自适应增强（AdaBoost）算法的车辆图像识别系统。通过集成多个弱分类器构建强分类器，系统能够实现对车辆图像的精确识别。项目提供了从图像预处理、特征提取、模型训练到识别预测的完整流程，并支持可视化训练进度和分类结果展示。用户可导入自定义数据集进行模型训练，并能保存和加载预训练模型用于实时车辆检测。

功能特性

• 集成学习算法：采用AdaBoost算法，有效提升分类精度
• 高效特征提取：基于Haar-like特征技术，快速提取图像关键特征
• 级联分类器设计：通过级联架构实现高效率的实时检测
• 完整流程支持：涵盖数据预处理、模型训练、预测识别全流程
• 可视化界面：实时展示训练进度和识别结果
• 模型持久化：支持训练模型的保存与加载
• 性能评估：提供准确率、召回率、F1-score等多维度评估指标

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：包含车辆和非车辆样本的JPG/PNG格式图片
2. 统一图像规格：将所有图片缩放到固定尺寸（建议64x64像素）
3. 准备标签数据：为每张图片标注二分类标签（车辆/非车辆）
4. 准备测试数据：待识别的车辆图像或视频流帧

模型训练

1. 配置训练参数
2. 启动训练流程
3. 监控训练进度可视化
4. 保存训练完成的模型文件（.mat格式）

预测识别

1. 加载预训练模型
2. 输入测试图像或视频帧
3. 获取识别结果：二分类预测标签、置信概率值
4. 查看可视化标注结果
5. 分析性能评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少2GB可用空间
• 软件依赖：MATLAB R2018b或更高版本

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含数据加载与预处理模块、特征提取与选择组件、模型训练与优化功能、图像识别与预测能力以及结果可视化与性能评估单元，实现了从数据输入到结果输出的完整车辆识别解决方案。