HOG+SVM行人检测技术详解及应用

"此资源是一个关于行人识别的PPT，主要介绍了如何结合支持向量机（SVM）和梯度方向直方图（HOG）算法进行行人检测。报告由刘英杰、王璞和张玲玲共同完成。PPT包含了HOG算法的详细流程、SVM训练过程以及检测算法的实现步骤，并指出了在实际应用中可能遇到的问题，如多尺度变宽高比窗口的选择、数据集大小、泛化能力以及相似正例框的选取等问题。" 在行人识别领域，HOG（Histogram of Oriented Gradients，梯度方向直方图）是一种强大的特征提取方法。HOG算法的流程如下： 1. 首先，将输入图像转换为灰度图像，然后计算每个像素的x和y方向梯度值，这些梯度值反映了图像的边缘信息。 2. 梯度幅值是通过计算像素点与原点（0,0）的欧氏距离得到的，梯度方向则由tan-1(y/x)确定。 3. 接下来，将图像划分为8*8像素的单元格（Cell），并在每个Cell内统计梯度方向的直方图，通常分为9个区间。 4. 每两个相邻的Cell组成一个Block（2*2 Cell），将Block内的四个Cell直方图连接并归一化，得到Block的特征向量。 5. 通过这种方式，整个图像被转化为一个特征向量，对于64*128的图像，特征维度通常是3780维。 支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，常用于分类任务。在这个项目中，SVM被用来训练行人检测模型： 1. 收集行人图像库，将图像统一缩放为64*128大小，同时准备非行人图像作为反例。 2. 使用HOG算法提取每张图像的特征向量。 3. 将提取的特征输入到SVM进行训练，得到分类器模型，保存SVM的参数以便后续检测使用。 检测阶段，对于待检测图像，会执行以下操作： 1. 采用多尺度变宽高比滑动窗技术生成候选框。 2. 对每个候选框内的图像进行灰度化和尺寸调整，然后提取HOG特征。 3. 使用训练好的SVM模型对提取的特征进行分类，预测是否包含行人。 4. 解决重复框选问题，通过重叠面积计算，保留最佳预测结果。 项目中提到的挑战包括： - 多尺度和不同宽高比的窗口可能导致大量需要判断的区域，增加计算负担。 - 数据集规模较小，可能影响模型的泛化能力。 - 如何选择相似正例框以提高分类准确性。 针对这些问题，提出的解决方案包括扩大数据集、重新训练模型，或者自定义SVM算法以获取更精确的边界距离，从而优化选择过程。 这个PPT详细阐述了基于HOG+SVM的行人检测方法，包括算法原理、实现步骤以及实际应用中可能遇到的问题和解决策略，为行人检测的研究提供了基础参考。