红外行人识别：支持向量机与统计分类方法解析

"支持向量机法-gdi+在内存中绘制，并保存为bmp、png、jpeg格式的图片关键代码" 本文主要介绍了四种红外行人目标识别的传统方法，它们分别是支持向量机法、Fisher线性判别法、Adaboost方法和B-P神经网络法。这些方法都是基于统计分类原理，通过特征提取和分类器设计来实现目标的准确识别。 1. 支持向量机法(SVM) 支持向量机是基于统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原理的分类方法。它寻找一个最优超平面，能够最大程度地将不同类别的样本分开。SVM的优势在于其对样本数量的要求相对较少，且在处理高维数据时表现良好。在红外行人识别中，SVM常与其他特征如Haar小波或梯度方向直方图结合使用。 2. Fisher线性判别法 Fisher线性判别是一种线性分类技术，通过将高维样本投影到一维空间，使同一类别的样本尽量靠近，不同类别的样本尽量分离。这种方法的优点是训练简单，计算速度快，适合实时处理。它通常用于压缩数据并进行有效的分类。 3. Adaboost方法 Adaboost是一种集成学习策略，它通过组合多个弱分类器形成一个强分类器。在训练过程中，根据弱分类器的表现动态调整样本权重，使得难以分类的样本得到更多关注。这样构建的强分类器在处理复杂问题时表现出色。 4. B-P神经网络法 B-P神经网络是由Rumelhart和McCelland等人提出的，是一种多层前馈网络，利用反向传播算法训练。它具有至少三层结构，包括输入层、隐藏层和输出层。B-P网络能适应各种复杂问题，但训练过程可能较慢，且容易陷入局部最优。 此外，文件还提到了一个基于Matlab实现的红外运动目标识别系统，该系统采用红外摄像机进行监控，并通过滤波、光流场分析等步骤对目标进行检测和跟踪。当目标满足特定条件（如长宽比和形状分散度超过阈值）累计达到一定次数时，系统会触发“有人闯入”的报警。 这些技术在红外行人目标识别领域具有重要应用价值，不仅提供了理论基础，还在实际系统开发中起到了关键作用。通过结合不同的方法和工具，可以构建高效且准确的目标识别系统，适应各种环境下的监控需求。