行人目标检测与跟踪的计算机视觉课程作业

资源摘要信息:"本课程设计作业主要关注于使用计算机视觉技术来检测和跟踪图像中的行人目标。具体实现过程中，采用了Dalal 2005年发表的行人检测方法，该方法依赖于HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）特征提取技术和SVM（Support Vector Machine，支持向量机）分类器。此外，为了实现目标跟踪，作业采用了Kalman滤波器建立行人的简单线性运动模型，并在此基础上进行预测，最终形成了一个检测到目标后进行跟踪的完整框架。 在理解并实现这一作业的过程中，需要掌握以下几个方面的知识点： 1. 计算机视觉基础：计算机视觉是一门研究如何使机器"看"的学科，涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。它是图像识别、视频分析、三维建模、增强现实等技术的理论基础。 2. HOG特征提取：HOG特征是一种用于物体检测的局部特征描述子，它统计图像局部区域的梯度方向直方图来编码物体的形状信息。HOG特征对于行人检测尤其有效，因为它能够捕捉到人形轮廓的细节。 3. SVM分类器：SVM是一种监督学习模型，用于在高维空间内进行模式识别和数据分类。它通过寻找最优的超平面来将不同类别的数据分隔开，从而对新样本进行分类。在行人检测中，SVM用于判断一个给定的HOG特征向量是否代表行人。 4. 目标跟踪原理：目标跟踪是计算机视觉中的一个重要领域，它关注于在连续的视频帧中对感兴趣的目标进行识别和位置预测。跟踪算法需要处理目标遮挡、运动模糊、场景变化等挑战。 5. Kalman滤波器：Kalman滤波器是一种有效的递归滤波器，能够从一系列包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。它通过预测、更新两个步骤，不断修正目标位置的估计值，使跟踪更加稳定。 6. 线性运动模型：在本作业中，为了简化问题，使用了线性运动模型来描述行人的运动。这个模型假设行人以恒定的速度和方向移动，忽略了更多的复杂性如加速度或转向。 7. 检测与跟踪框架：在本课程设计中，将检测和跟踪技术结合起来，形成了一个闭环的处理流程。首先通过HOG特征和SVM分类器检测到行人，随后利用Kalman滤波器跟踪行人的运动，实现了实时监控系统中对行人目标的识别和轨迹预测。 通过完成这样的课程设计作业，学生不仅能够深入理解上述提到的核心概念和算法，而且能够将理论知识应用于实践，解决真实世界中的复杂问题。这样的经验对于加深对计算机视觉技术的理解，培养解决实际问题的能力是十分宝贵的。"