经典的行人检测算法

资 源 简 介

经典的行人检测算法

详 情 说 明

行人检测是计算机视觉领域的重要任务，旨在从图像或视频中识别出行人位置。经典的行人检测方法通常结合HOG（方向梯度直方图）特征和SVM（支持向量机）分类器来实现高效识别。

HOG特征提取的关键在于计算图像局部区域的梯度方向分布。通过将图像划分为小的单元，统计每个单元内的梯度方向直方图，再对相邻单元进行归一化，最终形成全局特征描述。这种特征对光照和视角变化具有一定鲁棒性。

SVM作为分类器，负责对HOG提取的特征进行分类。在训练阶段，使用标注好的行人正样本和背景负样本训练模型，使其能够学习出决策边界，区分行人和非行人区域。

实际检测时，采用滑动窗口方法在图像上进行多尺度扫描，对每个窗口提取HOG特征并用SVM分类器判断是否包含行人。为了提高效率，通常会结合非极大值抑制去除冗余检测结果。

这种方法虽然经典，但在复杂场景下仍可能面临遮挡、姿态变化等挑战。后续的深度学习算法如Faster R-CNN、YOLO等进一步提升了检测精度和速度，但HOG+SVM仍因其简洁性和可解释性被用于教学和资源受限场景。