pedestrain_HOG-SVM；行人检测_

行人检测是计算机视觉领域中的一个重要课题，主要应用于智能交通、视频监控、机器人导航等多个场景。在本项目中，我们利用了Histogram of Oriented Gradients（HOG）特征和Support Vector Machine（SVM）分类器来实现这一功能。下面将详细阐述这两个关键技术及其在行人检测中的应用。 **HOG特征（Histogram of Oriented Gradients）** HOG特征是由Dalal和Triggs在2005年提出的一种用于物体检测的强大特征描述符。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来捕捉物体边缘和形状信息。HOG特征提取主要包括以下几个步骤： 1. **预处理**：对输入图像进行灰度化和归一化处理，减少光照变化的影响。 2. **梯度计算**：在每个像素位置计算水平和垂直方向的梯度值和方向。 3. **梯度直方图构造**：在小的细胞单元内，根据梯度方向构建直方图。通常使用9个或16个方向。 4. **块归一化**：为了减少光照和局部对比度的影响，相邻的细胞单元被组合成一个更大的块，并对直方图进行L2范数归一化。 5. **形成特征向量**：将所有块的归一化直方图连接起来，形成最终的HOG特征向量。 **SVM分类器（Support Vector Machine）** SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。它的核心思想是找到一个最优超平面，使得不同类别的样本被最大程度地分开。在行人检测中，SVM通过学习训练集中的HOG特征向量，建立一个分类模型，能够有效地将行人样本与其他背景样本区分开。 1. **训练过程**：SVM寻找最优分类边界，这个边界最大化了两类样本之间的间隔。在行人检测中，这意味着找到一个可以最好地区分行人和非行人的决策边界。 2. **核函数**：SVM可以使用核技巧，如线性核、多项式核或高斯核（RBF），将低维空间中的数据映射到高维空间，使得原本难以线性分离的数据在新空间中变得可分。 3. **软间隔**：允许一部分训练样本错误分类，通过惩罚参数C控制误分类的容忍度，以提高模型的泛化能力。 4. **优化问题**：SVM的求解是基于凸二次规划的问题，可以保证找到全局最优解。 **行人检测流程** 在实际的行人检测系统中，HOG-SVM方法通常包括以下步骤： 1. **图像金字塔**：由于行人大小不一，需要构建图像金字塔，对不同尺度的行人进行检测。 2. **滑动窗口**：在每个尺度上，用多个大小和比例的矩形窗口遍历整个图像，提取每个窗口的HOG特征。 3. **SVM分类**：对每个窗口提取的HOG特征，用训练好的SVM模型进行分类，判断是否包含行人。 4. **非极大值抑制**：消除重叠的检测窗口，只保留得分最高的检测结果，避免重复检测。 5. **后处理**：可能需要进一步的边界框调整和置信度阈值设定，以提高检测的准确性和鲁棒性。 总结来说，HOG-SVM方法在行人检测中表现出色，因其强大的特征描述能力和高效的分类性能。通过理解并优化这些技术，可以提升行人检测系统的性能，更好地服务于实际应用场景。