C++实现行人目标检测与追踪技术研究

资源摘要信息:"本资源为计算机视觉课程设计作业，旨在实现图像中行人的检测与追踪功能。作业采用的检测方法基于Dalal和Triggs在2005年发表的论文，利用 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特征和 Support Vector Machine (SVM) 进行行人的检测。而追踪方法则运用了Kalman滤波器，通过建立行人的简单线性运动模型来进行预测，从而实现检测和追踪的完整框架。 知识点详细说明如下： 1. 计算机视觉基础：计算机视觉是研究如何使机器能够"看"的科学，即利用计算机来解释图像和视频序列，来感知世界。它在诸多领域有着广泛的应用，包括但不限于无人驾驶汽车、医疗成像、安全监控、游戏开发等。 2. HOG特征提取：HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是用于物体检测的一种特征描述符。它统计图像局部区域的梯度方向直方图来表达物体的形状信息。HOG特征对于形状的几何和光照变化具有一定的不变性，特别适合于行人检测。 3. SVM分类器：支持向量机（SVM）是一种常见的监督式学习算法，主要用于分类和回归分析。在行人检测中，SVM被用来区分图像中的行人区域和其他背景区域。SVM通过最大化不同类别之间的边界来找到最佳的分类超平面。 4. Kalman滤波器：Kalman滤波器是一种有效的递归滤波器，它能够从一系列含有噪声的测量中估计动态系统的状态。在行人追踪中，Kalman滤波器用于建立行人的线性运动模型，并实时预测其位置，以实现对行人的连续追踪。 5. 目标检测与追踪：目标检测是指从图像中识别出特定对象的位置和类别。目标追踪则是指在视频序列中，持续追踪目标在连续帧中的位置。检测与追踪结合，可以实现实时的行人检测和跟踪系统。 6. C++编程语言：C++是一种高性能、通用的编程语言，广泛应用于系统软件、游戏开发、实时物理模拟等领域。在本课程设计作业中，C++被用来实现行人检测和追踪算法，并处理图像和视频数据。 7. 项目结构说明：资源名称"PedestrianDetection-master"表明这是一个有关行人检测的项目，其中"master"可能意味着这是项目的主要分支或最新版本。项目文件结构可能包含了源代码、数据集、文档说明、构建脚本等，以支持整个作业的实现和运行。" 本资源为计算机视觉专业学习者和相关开发人员提供了实际操作的案例，内容涉及行人检测与追踪的理论和实践，对于理解和掌握这些技术具有指导意义。通过本项目，学习者可以深入理解计算机视觉中目标检测与追踪的应用，掌握使用HOG和SVM进行目标检测的方法，以及运用Kalman滤波器进行目标跟踪的技术。同时，资源也展示了如何使用C++实现复杂的视觉算法，对于提高编程能力和解决实际问题具有重要作用。