基于并行支持向量机（SVM）训练的HOG特征提取的人员目标提取（Matlab实现）

最新推荐文章于 2023-09-22 17:29:34 发布

PixelEnigma

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文章标签：支持向量机 matlab 算法 Matlab

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本文介绍了在计算机视觉中，如何使用Matlab结合并行支持向量机（SVM）和HOG特征提取进行人员目标检测。详细阐述了从数据准备到特征提取、SVM训练、目标检测及结果可视化的步骤，并提供了相应的源代码。

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基于并行支持向量机（SVM）训练的HOG特征提取的人员目标提取（Matlab实现）

人员目标提取是计算机视觉领域中的一个重要任务，它在许多应用中都有广泛的应用，如视频监控、行人检测等。在本文中，我们将介绍如何使用并行支持向量机（SVM）和HOG（方向梯度直方图）特征提取方法来实现人员目标的提取，并提供相应的Matlab源代码。

HOG特征提取是一种基于局部图像梯度方向的特征表示方法。它将图像分成小的块，并计算每个块内的梯度方向直方图。这些直方图被串联起来形成一个全局特征向量，用于表示整个图像。HOG特征在人员目标检测中具有良好的性能，能够有效地捕捉人体的形状和结构信息。

并行支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在人员目标提取任务中，我们可以使用并行SVM来训练一个分类器，将图像块的HOG特征作为输入，并输出该图像块是否包含人员目标。

下面是使用Matlab实现的基于并行SVM训练的HOG特征提取的人员目标提取的源代码：

% 步骤1：准备训练数据集和测试数据集
% 这里假设你已经准备好了包含正样本和负样本的训练数据集和测试数据集

% 步骤2：提取训练数据集的HOG特征
positiveSamples = {
   
   <

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