Matlab实现的新型物体检测算法：HOG-DPM结合CHOP

资源摘要信息:"本文件描述了一个基于DPM（可变形零件模型）和CHOP（定向相位颜色直方图）的新型计算机视觉对象检测工具箱。该工具箱在Matlab环境中实现，并已被应用于视频中的新颖对象检测。通过融合HOG（方向梯度直方图）系统和CHOP描述符，提出了一种改进的方法，针对行人、自行车、汽车等物体在PASCAL VOC 2007数据集上进行检测，特别是在夜间条件下的上下文数据集上表现出了优越性。" 知识点: 1. 计算机视觉: 计算机视觉是研究如何使机器获得类似人类视觉系统的能力，理解和解释环境中的视觉信息，如图像和视频。其应用广泛，包括物体识别、运动跟踪和场景重建等。 2. 可变形零件模型（DPM）: DPM是一种用于物体检测的统计模型，它通过组合多个可变形的零件（部件）来表征目标物体的形状和外观。此模型由P. Felzenszwalb等人提出，并在多个研究中被证明对各种物体类别的检测效果良好。 3. 方向梯度直方图（HOG）: HOG是一种广泛用于计算机视觉和图像处理中的特征描述符。它主要用于检测图像中的局部特征，通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来实现。 4. 定向相位颜色直方图（CHOP）: CHOP是一种新的特征描述符，能够提取具有亮度变化的特征，用于改善在特定光照条件下，如夜间，对象检测的性能。 5. PASCAL VOC 数据集: PASCAL VOC（Visual Object Classes）是一个常用的基准测试数据集，用于评估视觉对象识别算法。它包含了丰富的图像和视频数据，涵盖不同的物体类别。 6. 物体检测: 物体检测是计算机视觉中的一个基础任务，目标是在图像或视频中找到并定位特定类别的物体。它在安全监控、自动驾驶、工业检测等领域有广泛应用。 7. 多尺度可变形零件模型: 在参考文献[1]中提到的多尺度可变形零件模型，是一种通过在多个尺度上搜索和匹配物体部件来提高检测精度的方法。 8. 判别训练: 在参考文献[1]中描述的判别训练是一种机器学习方法，用于训练模型以区分不同类别的实例，从而提高模型的分类性能。 9. Matlab环境: Matlab是一个高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算等领域。它在工程和科学计算中尤其流行。 10. 开源系统: 开源系统指的是其源代码可以被公众获取，并且允许他人自由使用、修改和分发的软件系统。开源软件通常由一个社区进行维护，并且鼓励协作开发。 通过结合HOG系统和CHOP描述符，文件中提到的工具箱在夜间的上下文数据集上表现出了比传统基于HOG的DPM更好的检测效果，这可能对实时视频监控和夜间车辆检测等应用领域特别有价值。文件中提到的开源标签表明该工具箱可供社区共享和进一步开发。