SVM与HOG特征的行人检测系统设计与实现

"基于SVM分类器的行人检测模式识别系统设计与实现，涉及SVM、HOG特征提取和蚁群算法的应用。" 基于SVM（支持向量机）分类器的行人检测模式识别系统是一种先进的计算机视觉技术，常用于监控视频分析、自动驾驶等领域。该系统的核心在于利用特征提取算法（如HOG，方向梯度直方图）来描述行人的轮廓信息，并通过SVM进行高效分类。在本项目中，Python语言被选为实现工具，以处理数据集中的正样本（包含行人）和负样本（不含行人）。 1．1 题目的主要研究内容 （1）工作描述 项目的主要任务是实现一个行人检测系统，包括数据预处理、特征提取和分类器训练。首先，对数据集中的正负样本进行特征提取，采用HOG算法捕捉图像的边缘和形状信息。接着，通过蚁群算法优化特征，增强对行人的识别能力。最后，利用SVM作为分类器，将这些特征用于行人与非行人的区分，使得在测试集上的行人能被准确标注出来。 1．2 工作基础与实验条件 硬件环境为一般的个人计算机，软件环境为Python编程语言，这为项目的实现提供了基础平台。 1．3 数据集描述 INRIA样本集是本项目选用的数据基础，包含大量不同姿态和背景的行人图像，确保了模型的泛化能力。在实际操作中，需要将样本调整为统一尺寸（64x128），以便于特征提取和后续的分类。 1．4 特征提取过程 HOG算法的步骤如下： 1) 图像灰度化：去除颜色信息，降低光照影响； 2) gamma校正：进一步减弱光照变化对图像的影响； 3) 计算梯度：确定每个像素的强度变化； 4) 划分小单元：将图像分割为小格子； 5) 组成块：多个小单元组成更大的结构； 6) 特征描述子提取：汇总所有块的HOG特征，形成完整的特征向量。 通过这些步骤，HOG特征能够有效捕捉到图像的边缘和纹理信息，为SVM分类提供有力的输入。 这个基于SVM的行人检测系统利用了HOG的形状描述能力和SVM的分类能力，结合数据预处理和优化算法，提高了在复杂场景下检测行人的准确性和鲁棒性。在实际应用中，这样的系统可以广泛应用于智能交通、安全监控等场景，对行人行为进行实时分析和预警。