haar特征和SVM的行人检测

资 源 简 介

haar特征和SVM的行人检测

详 情 说 明

基于Haar特征和SVM的行人检测是一种经典的计算机视觉方法，广泛应用于智能监控、自动驾驶等领域。该方法通过提取图像中的Haar特征并使用支持向量机进行分类，能够有效地识别行人目标。

Haar特征是一种简单而有效的图像特征，它通过计算图像中矩形区域的像素差来捕捉目标的局部特征。常见的Haar特征包括边缘特征、线性特征和中心环绕特征等。这些特征能够很好地描述行人的头部、躯干和四肢等部位。

支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，特别适用于二分类问题。在行人检测中，SVM通过学习大量正负样本的Haar特征，找到一个最优的分类超平面，从而能够区分行人和非行人目标。

该MATLAB实现包含了完整的行人检测流程： 数据预处理：对训练集中的正样本(行人)和负样本(非行人)进行归一化处理 特征提取：使用积分图加速计算，提取每个样本的Haar特征 模型训练：利用提取的特征训练SVM分类器 检测应用：在测试图像上滑动窗口，使用训练好的模型进行行人检测

该方法的主要优势在于计算效率高且检测效果较好。Haar特征的快速计算结合SVM的强分类能力，使其在实时系统中表现优异。不过需要注意的是，这种方法对光照变化和遮挡情况比较敏感，在实际应用中可能需要结合其他技术进行优化。