行人检测 HOG SVM
时间: 2023-10-11 13:12:25 浏览: 44
行人检测是计算机视觉中的一项任务,其目的是自动识别和定位图像或视频中的行人。HOG(方向梯度直方图)和SVM(支持向量机)是常用的行人检测方法。
HOG特征描述子是一种局部特征描述子,它通过计算图像局部梯度的方向和强度,并将其转化为直方图形式。这种方法可以有效地捕捉图像中的纹理和形状信息,对于行人检测任务非常有效。
支持向量机是一种机器学习方法,它可以将数据集分为两个类别,并寻找最优的超平面来分割它们。在行人检测中,SVM可以训练一个分类器,以将行人与其他图像区域区分开来。
HOG和SVM结合使用可以实现高效的行人检测。首先,使用HOG算法提取图像特征,然后使用SVM分类器将图像区域分为行人和非行人两个类别。这种方法已经在行人检测领域取得了很好的效果,并被广泛应用于安防、自动驾驶等领域。
相关问题
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HOG (Histogram of Oriented Gradients) SVM (Support Vector Machine) 行人检测是一种基于计算机视觉技术的行人识别方法。该方法首先使用HOG算法提取图像中行人的特征,然后使用SVM分类器对提取的特征进行分类,以确定图像中是否存在行人。
HOG算法是一种用于物体识别和检测的特征提取算法,它通过计算图像中每个像素点的梯度方向和大小,然后将其分成若干个方向的直方图,并将这些直方图组成特征向量。SVM分类器是一种常用的机器学习算法,可以将输入的特征向量分成不同的类别。
在行人检测中,先将训练样本中的行人和非行人图像使用HOG算法提取特征,并将其作为训练数据输入到SVM分类器中进行训练。训练完成后,将待检测的图像使用HOG算法提取特征,并将提取的特征输入到训练好的SVM分类器中进行分类,以确定图像中是否存在行人。
HOG SVM行人检测方法已经被广泛应用于视频监控、智能交通系统等领域,并取得了很好的效果。
hog svm 行人检测 matlab
HOG(Histogram of Oriented Gradients)和SVM(Support Vector Machine)是一种常用的行人检测方法。在MATLAB中,可以使用HOG特征和SVM分类器来实现行人检测。
以下是一个使用HOG和SVM进行行人检测的MATLAB代码示例:
```matlab
% 加载训练好的SVM模型
load('svmModel.mat');
% 读取测试图像
testImage = imread('test.jpg');
% 调用DetectSigns函数进行行人检测
[boundaries, scores] = DetectSigns(testImage, svmModel);
% 显示检测结果
imshow(testImage);
hold on;
for i = 1:size(boundaries, 1)
rectangle('Position', boundaries(i, :), 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end
hold off;
```
上述代码中,`svmModel.mat`是训练好的SVM模型文件,`test.jpg`是待检测的图像文件。`DetectSigns`函数是一个自定义的函数,用于执行行人检测并返回检测到的行人边界框和置信度分数。
请注意,以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体情况进行调整和优化。
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