基于DPM算法的目标检测系统模型训练与实现

资 源 简 介

DPM是一个经典且成功的目标检测框架，曾连续获得VOC多年检测冠军，是目标分类、分割、人体姿态及行为识别的重要基础。本项目在MATLAB环境下实现了该算法，其核心思想是在HOG（方向梯度直方图）特征的基础上进行了扩展。项目功能涵盖了从模型训练到目标检测的全流程，具体包括：在检测阶段，通过计算根模型（主模型）与子模型（组件模型）在特征金字塔上的匹配得分，并结合子模型相对于理想位置的形变代价，通过距离变换（Distance Transform）在一定范围内寻找综合匹配最优的位置。在训练阶段，项目实现了多示例学

详 情 说 明

基于MATLAB的DPM(Deformable Parts Model)目标检测系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB环境实现的可变形组件模型（DPM）目标检测框架。DPM通过将目标分解为一个根模型（Root Model）和若干个组件模型（Part Models）的组合，有效地解决了目标在实际场景中的姿态变化、局部遮挡以及尺度缩放等难题。本项目不仅实现了核心的检测推断逻辑，还包含了完整的Latent SVM训练流程、硬负样本挖掘机制以及HOG特征权重的直观可视化。

功能特性

• 多尺度HOG特征建模：系统建立了图像特征金字塔，利用方向梯度直方图（HOG）捕捉目标的边缘和轮廓信息。
• 可变形组件匹配：核心检测算法考虑了组件相对于根节点的几何形变，通过形变代价函数允许组件在一定范围内偏移，提高了对非刚性物体的识别能力。
• 隐变量支持向量机（Latent SVM）训练：在训练阶段，算法能够自动优化目标及其组件的精确位置，即使标注数据仅提供粗略范围，也能通过迭代更新发掘最优的正样本特征。
• 硬负样本挖掘机制：系统具备从背景图像中筛选“难样本”的能力，通过针对性地强化分类器对易混淆区域的判别力，显著降低误报率。
• 权重可视化：提供直观的HOG滤波器可视化功能，将抽象的权重矩阵转化为类似“雪花图”的梯度方向图，便于理解模型学习到的特征。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）

实现逻辑说明

程序的运行流程严格遵循DPM的经典架构，具体分为以下几个核心阶段：

1. 环境与参数初始化

系统预设了HOG单元大小（8x8像素）、梯度方向数（9个）、根模型尺寸（6x6单元格）及组件模型数量。模型参数包括根模型权重、组件模型权重以及描述组件形变代价的二次项系数。

1. 合成数据与模型初始化

由于该项目为原型实现，系统内置了合成数据生成器，通过在随机背景上放置具有特定亮度的矩形块来模拟目标。模型初始权重通过小规模随机数生成，并设定了组件相对于根模型的初始锚点位置。

1. 训练循环（SGD + Latent SVM）

• 正样本挖掘：在每一轮迭代中，程序对训练集中的正样本进行检测，寻找当前模型下响应最高的位置，并将其作为“隐变量”的最佳估计值。
• 硬负样本挖掘：系统生成随机背景图像并执行检测，若背景区域产生的得分高于预设阈值（即误报），则将其选定为硬负样本。
• 随机梯度下降（SGD）：利用正样本贡献的梯度和负样本带来的惩罚项，结合L2正则化，实时更新根模型、组件模型及形变参数。

1. 检测推断（Inference）

• 特征提取：构建多层图像金字塔并计算每层的HOG特征。
• 卷积响应：根模型和各个组件模型分别与特征图进行卷积，计算原始匹配得分。
• 广义距离变换（Distance Transform）：在组件搜索过程中，系统综合考虑组件的原始得分与偏离理想位置的代价（二次形变损耗），在邻域内通过距离变换寻找综合得分最高的位置。
• 综合判分：目标的最终得分为根模型得分、所有组件最优得分之和减去形变代价的总和。

关键算法细节分析

1. HOG特征提取逻辑 系统手动实现了简易版HOG。首先计算图像的水平和垂直梯度，获取幅值与相位；接着将相位映射至0到PI之间，并按设定的bin（9个角度）进行直方图统计；最后对每个单元格生成的特征向量进行归一化处理。

2. 简化版距离变换（Distance Transform） 在代码中，距离变换被简化为一个局部搜索过程。对于根模型可能存在的每一个像素位置，系统会在其预设组件锚点的邻域（如2x2范围）内搜索，计算公式为：得分 = 组件匹配度 - [dx^2, dx, dy^2, dy] * 形变权重。这一步是DPM处理物体形变的核心。

3. 模型权重可视化原理 为了使学习到的线性分类器可解释，系统将HOG滤波器的权重矩阵按方向进行分解。在每个单元格位置，根据9个方向的权重大小绘制线段，线段的长度、粗细和颜色反映了该方向上的梯度强度，从而呈现出目标的平均轮廓。

使用方法

1. 启动MATLAB。
2. 将项目所有代码文件置于当前工作路径。
3. 在命令行窗口直接输入主程序名并回车。
4. 程序将自动开始训练迭代，并在控制台输出每一轮的损失值。
5. 训练结束后，系统会自动弹出可视化窗口，左侧展示在一张测试图上的检测结果（红框为根模型，绿框为组件），右侧展示模型学习到的HOG特征权重图。