基于HOG与SVM的多目标识别的MATLAB实现

资 源 简 介

本项目应用MATLAB环境开发，通过提取HOG特征与SVM分类器训练，实现了人、车和背景的精确分类识别。系统包含完整的训练与测试模块，适用于图像目标检测场景。

详 情 说 明

基于HOG特征与SVM的人车背景识别系统

项目介绍

本项目实现了一个目标识别系统，核心方法是利用图像的HOG特征结合支持向量机进行分类。系统能够区分人、车与背景三类目标。它包含完整的训练与测试流程：训练阶段从标注数据集中学习生成分类模型；测试阶段则可对静态图片或实时视频流进行目标识别，并直观地标注出识别结果。

功能特性

• 特征提取：采用方向梯度直方图有效描述图像局部形状信息。
• 分类模型：使用支持向量机算法构建稳健的分类器。
• 多模态输入：支持单张图片识别与实时摄像头视频流分析。
• 可视化结果：在输出图像中绘制目标边界框，并显示类别标签及置信度。
• 模型评估：训练完成后提供模型准确率报告，便于性能分析。

使用方法

训练模型

1. 准备训练数据集，按人、车、背景三类组织图像文件。
2. 运行训练模块，程序将自动提取HOG特征并训练SVM模型。
3. 训练完成后，将生成.mat格式的模型文件及准确率报告。

测试识别

1. 图像测试：指定待识别的图像路径，系统将输出标注后的结果图像。
2. 实时检测：运行实时检测模块，系统将调用摄像头进行连续识别并显示结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心逻辑，负责调度整个识别流程。它具备解析用户输入参数、根据不同模式（训练或测试）调用相应处理函数的能力。在训练模式下，它协调数据读取、特征提取、模型训练与保存；在测试模式下，它管理图像或视频流的读取、执行滑动窗口检测、进行分类预测并生成可视化结果。