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2024-06-13 发布于上海
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基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测.pptx

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基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测;引言

HOG特征提取与改进

SVM分类器原理及参数优化

基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测算法设计

实验结果与分析

结论与展望;01;随着深度学习技术的不断发展，行人检测算法的性能得到了显著提升，但仍存在一些问题，如对小目标行人的检测效果不佳、实时性较差等。;目前，行人检测算法主要分为基于传统特征和基于深度学习两大类。

基于传统特征的行人检测算法主要包括HOG、LBP、Haar等特征提取方法，以及SVM、AdaBoost等分类器。这些方法在简单背景下的行人检测效果较好，但在复杂背景下容易受到光照、遮挡等因素的干扰。

基于深度学习的行人检测算法主要包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等方法。这些方法通过自动学习行人的特征表达，能够在复杂背景下取得较好的检测效果。但是，深度学习方法需要大量的标注数据进行训练，且计算复杂度较高。

未来，行人检测算法将朝着更高准确性、更快速度和更强鲁棒性的方向发展。同时，结合传统特征和深度学习方法的优势，进行特征融合和模型优化也是未来的研究趋势。;本文主要研究基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测算法。

针对传统HOG特征在行人检测中存在的问题，本文提出了一种改进的HOG特征提取方法。该方法通过引入多尺度滑动窗口和局部对比度归一化技术，提高了HOG特征对行人目标的描述能力。

在分类器方面，本文采用SVM分类器进行行人检测。为了提高SVM分类器的性能，本文提出了一种基于遗传算法的参数优化方法。该方法通过自动有哪些信誉好的足球投注网站最优的SVM参数组合，提高了分类器的准确性和泛化能力。

本文的创新点在于提出了一种改进的HOG特征提取方法和一种基于遗传算法的SVM参数优化方法，有效提高了行人检测算法的准确性和实时性。同时，本文还通过实验验证了所提算法的有效性，并与现有算法进行了对比分析。;02;方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients，HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行对象检测的特征描述器。;;将输入图像缩放到不同尺度，分别提取HOG特征，再将不同尺度的特征融合，以提高特征对行人尺度的鲁棒性。;;03;;;;;04;从视频流或图像库中获取待检测的图像。;;;;;05;数据集介绍;;;;06;;;感谢观看