matlab代码实现级联分类器学习

资 源 简 介

matlab代码实现级联分类器学习

详 情 说 明

级联分类器是一种高效的目标检测算法，通过多级分类器逐步过滤负样本，提高检测速度。在MATLAB中实现级联分类器学习主要包含特征选择、训练和测试三个阶段。

特征选择方面，HOG特征（方向梯度直方图）能有效描述物体的边缘和形状信息，特别适合行人检测等任务。它通过计算图像局部区域的梯度方向分布来构建特征向量。LBP特征（局部二值模式）则擅长捕捉纹理信息，通过比较像素点与其邻域的关系生成二进制模式。两种特征互补性强，能提升分类器对不同类型目标的识别能力。

训练过程采用Adaboost算法逐步构建强分类器。每一级分类器都专注于过滤掉大部分简单负样本，保留潜在正样本进入下一级。MATLAB提供了便捷的机器视觉工具箱函数来简化这一流程，开发者只需准备正负样本集并设置相关参数。

测试阶段通过滑动窗口对输入图像进行多尺度检测。每经过一级分类器都会淘汰大量非目标区域，最终保留高置信度的检测结果。MATLAB的并行计算功能可以加速这一过程，特别是处理高分辨率图像时效果显著。

在实际应用中需要注意样本均衡性和特征参数调优。不均衡的训练样本会导致分类器偏向多数类，而HOG单元格大小、LBP邻域半径等参数会直接影响特征表达效果。通过交叉验证可以找到最佳参数组合。