一个SVM分类器

资 源 简 介

一个SVM分类器

详 情 说 明

SVM（支持向量机）分类器是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类任务中，包括行人检测。它的核心思想是通过寻找最优超平面，最大化不同类别之间的间隔，实现分类效果。

在行人检测任务中，SVM通常用于区分正样本（行人）和负样本（背景或其他物体）。训练样本可以是HOG（方向梯度直方图）、Haar特征等提取的特征向量。训练完成后，SVM模型能够对新样本进行分类判断。

MATLAB提供了便捷的SVM实现，如`fitcsvm`函数，可用于训练分类器，而`predict`函数则用于模型预测。用户只需准备标注好的训练数据，选择合适的核函数（如线性核或RBF核），即可快速构建分类模型。

这种方法在计算机视觉领域广泛应用，尤其适用于实时性要求较高的场景，如智能监控和自动驾驶。