支持向量机在行人检测中的应用

"基于支持向量机的行人检测系统设计" 本文档详细介绍了如何设计一个基于支持向量机(SVM)的行人检测系统。该系统旨在识别自然场景中的行人，并用矩形框标出他们的位置。以下是该系统设计的关键知识点： 1. **支持向量机(SVM)**：SVM是一种监督学习算法，常用于分类和回归问题。在行人检测中，SVM通过对正负样本的学习，构建一个决策边界，以区分行人和非行人图像。 2. **数据集准备**：系统需要两个数据集，正样本包含行人图像，负样本则不含行人。正样本使用MITPeople数据集，包括多种环境、光照和角度的行人图像。负样本则来自MIT的计算视觉认知实验室，包含各种场景的图像，需裁剪至统一尺寸以匹配行人图像。 3. **预处理**：图像通常需要预处理，如缩放、对齐，以便行人位于图像中心，便于特征提取和后续处理。 4. **特征提取**：系统采用**方向梯度直方图(HOG)**特征。HOG是一种强大的特征描述符，通过量化图像的边缘方向来捕捉物体的形状和结构。它将图像划分为小单元格，计算每个单元格的梯度直方图，然后组合成整体特征向量。为了增强鲁棒性，还会进行对比度归一化。 5. **训练SVM**：使用提取的HOG特征训练SVM模型。正样本提供行人信息，负样本帮助定义非行人区域，共同构成分类器的基础。 6. **系统流程**：首先，构建正负样本数据集；其次，利用HOG提取特征；然后，用这些特征训练SVM；最后，在未知图像上应用SVM，对每个图像块进行分类，若检测到行人，会在图像上画出边界框。 7. **硬件与软件环境**：系统运行在普通笔记本电脑上，使用Anaconda环境，Python 3.9编程语言，配合opencv、matplotlib和numpy等库进行图像处理和机器学习操作。 8. **挑战与优化**：行人检测系统面临光照变化、遮挡、视角变化等挑战，需要通过特征选择、模型优化等手段提高检测准确率和鲁棒性。 基于支持向量机的行人检测系统设计涉及图像处理、特征提取、机器学习等多个领域，通过精心设计的数据集和有效的特征描述符，实现对复杂场景下行人的准确检测。