基于HOG特征与Adaboost分类器的MATLAB行人检测系统

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了高效的HOG特征提取与Adaboost分类器训练，支持静态图像和视频流中的实时行人检测，并提供带边界框标记和置信度的可视化结果。适用于计算机视觉及智能监控场景。

详 情 说 明

基于HOG特征与Adaboost分类器的行人检测系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的行人检测系统，通过结合HOG（方向梯度直方图）特征提取技术与Adaboost级联分类器算法，能够准确识别静态图像和视频流中的行人目标。系统包含完整的模型训练、性能评估和实时检测流程，为智能监控、自动驾驶等应用场景提供可靠的技术支持。

功能特性

• 特征提取：采用优化的HOG特征提取算法，有效捕捉行人轮廓特征
• 模型训练：基于Adaboost机器学习框架构建强分类器，支持级联分类器训练
• 多源检测：支持静态图像检测和视频流实时行人识别
• 可视化输出：提供带边界框标记和置信度显示的检测结果可视化
• 性能评估：包含模型准确率统计和检测性能分析功能
• 多尺度处理：采用滑动窗口检测机制，适应不同尺度的行人目标

使用方法

训练阶段

1. 准备正样本集（包含行人的64×128分辨率图像）
2. 准备负样本集（不包含行人的背景图像）
3. 配置样本标注文件（XML/TXT格式）
4. 运行训练程序生成分类器模型（.mat格式）
5. 获取特征参数配置和训练准确率曲线

检测阶段

1. 输入待检测图像（JPG/PNG格式）或视频文件（MP4/AVI格式）
2. 加载预训练的分类器模型
3. 执行行人检测算法
4. 查看标注检测结果图像/视频
5. 分析检测统计报告（行人数量、位置坐标、置信度）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：建议4GB以上RAM
• 图像处理工具包：需要Image Processing Toolbox
• 视频处理支持：需安装Computer Vision Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含训练流程管理、检测任务调度和结果可视化三大功能模块。具体负责协调HOG特征提取参数的配置，控制Adaboost分类器的训练过程，管理滑动窗口检测机制的运行，处理多尺度图像分析任务，生成检测结果的可视化输出，以及执行模型性能评估与统计报告生成等关键操作。