行人检测，使用hog+adaboost

资 源 简 介

行人检测，使用hog+adaboost

详 情 说 明

行人检测是计算机视觉领域的重要应用之一，通过分析图像中的人体轮廓来判断是否存在行人。HOG（方向梯度直方图）结合Adaboost的方法是一种经典的行人检测技术，它能够有效提取行人特征并进行分类判别。

HOG特征通过计算图像局部区域的梯度方向和强度，形成对行人形状和轮廓的描述。这种特征对光照变化和局部形变具有较强的鲁棒性，因而适用于行人检测任务。而Adaboost是一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器来构建强分类器，可以进一步提升检测准确率。

在MATLAB中实现该方案时，通常需要完成以下几个步骤：首先准备训练数据，包含正样本（行人图像）和负样本（背景图像）；然后提取每张图像的HOG特征，作为分类器的输入；接着使用Adaboost算法训练分类器，优化特征选择和分类阈值；最后在测试阶段，利用滑动窗口对图像进行多尺度检测，并通过分类器判断是否包含行人。

由于行人姿态和背景复杂多变，该方法的性能很大程度上依赖于训练数据的质量。实际应用中可能需要调整HOG的单元格大小、Adaboost的迭代次数等参数，以达到更好的检测效果。