matlab HOG exercise matlab svm learning

资 源 简 介

matlab HOG exercise matlab svm learning

详 情 说 明

HOG（方向梯度直方图）是一种常用于图像处理和计算机视觉的特征描述方法，特别适用于目标检测和识别任务。在Matlab中，我们可以结合HOG特征和SVM（支持向量机）分类器来构建一个简单的图像识别系统。

首先，HOG特征提取的过程包括计算图像中每个像素的梯度方向，并将其统计到不同的方向区间中，形成直方图。Matlab提供了内置的`extractHOGFeatures`函数，能够方便地从图像中提取HOG特征。

接下来，利用SVM进行分类训练。SVM是一种监督学习算法，适用于分类问题。在Matlab中，可以使用`fitcsvm`函数训练SVM模型。通过输入训练数据的HOG特征及其对应的标签，SVM会学习如何区分不同的物体或类别。

最后，在测试阶段，提取测试图像的HOG特征，并用训练好的SVM模型预测其类别。Matlab的`predict`函数可以用于分类预测。

这种HOG+SVM的组合适用于多种视觉任务，如行人检测、手势识别等。其优势在于HOG特征对光照和姿态变化具有一定的鲁棒性，而SVM在小样本分类问题上表现良好。