行人检测，使用hog+adaboost

资 源 简 介

用matla实现的行人检测，使用hog+adaboost的方法，内附程序运行时所需的大量训练及检测图片

详 情 说 明

使用Matlab实现的行人检测方法是基于HOG+Adaboost算法。该方法需要大量的训练图片和检测图片来运行程序。行人检测是一个重要的计算机视觉任务，它可以在图像或视频中准确地检测和识别行人的位置和姿态。通过使用HOG特征和Adaboost分类器，我们可以提高行人检测的准确性和鲁棒性。HOG特征是一种用于描述图像中局部目标的特征表示方法，它可以有效地捕捉行人的形状和纹理信息。Adaboost是一种集成学习算法，它可以将多个弱分类器组合成一个强分类器，从而提高行人检测的性能。在实际应用中，我们需要准备大量的训练图片来训练模型，并使用这些模型来检测行人。因此，行人检测的过程需要耗费大量的计算资源和时间。但是，通过使用Matlab提供的丰富的图像处理工具和函数，我们可以更加方便地实现行人检测，并且可以对算法进行优化和调试。