hog特征提取与SVM分类方法 用来识别人车与背景

资 源 简 介

hog特征提取与SVM分类方法 用来识别人车与背景

详 情 说 明

HOG特征与SVM分类在目标识别中的应用

在计算机视觉领域，目标识别是一项重要任务，而HOG（方向梯度直方图）特征与SVM（支持向量机）分类器的组合在行人检测和车辆识别中表现优异。

HOG特征提取 HOG特征通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来描述物体形状。具体步骤包括： 归一化图像尺寸，确保输入一致性。 计算每个像素的梯度幅值和方向，捕捉边缘信息。 将图像划分为小单元（Cells），统计单元内的梯度方向直方图。 组合相邻单元形成块（Blocks），进行归一化以增强光照不变性。 串联所有块的直方图，形成最终的高维特征向量。

SVM分类器训练 SVM通过寻找最优超平面实现分类： 准备带标签的训练集（正样本：人/车，负样本：背景）。 提取所有样本的HOG特征，构建特征矩阵。 使用线性或RBF核函数训练SVM模型，调整惩罚参数C以平衡分类精度与泛化能力。

MATLAB实现要点 调用`extractHOGFeatures`函数高效提取特征，可调整细胞大小和块重叠比例。 利用`fitcsvm`进行模型训练，重点关注核函数选择和交叉验证。 通过滑动窗口检测时，结合非极大值抑制（NMS）减少重复框。

优化方向 多尺度检测：对图像金字塔处理以适应不同目标大小。 难例挖掘：迭代补充被误分类的负样本提升模型鲁棒性。 特征融合：结合颜色直方图等补充HOG对纹理信息的不足。

该方法在结构化场景（如道路监控）中效果显著，但对遮挡目标需结合其他算法改进。