Hog+SVM行人识别(难例挖掘)

行人检测的原理和代码, 这里应用HOG+SVM, 以及行人检测的数据集的资源.

本人课程作业，直接运行Optimize.m即可进行测试。其中除了SVM部分利用Matlab现有库，其余皆为自己编写的程序，由于预选框采用变尺度滑动，所以运行会比较慢，请谅解。

基于HOG和SVM的行人检测matlab平台

提取正负样本的HOG特征，目标可以是行人、车辆等等，提取的hog特征输入SVM中进行训练生成检测器，可以实现目标检测。注：检测窗口根据目标大小进行设定。

SVM_Train_Predict_HOG CropNegativeSampleFromImage OPENCVHOG特征-SVM分类器行人识别（从训练到识别）

训练SVM分类器进行HOG行人检测.环境为VS2010+OpenCV2.4.4.使用时请自行修改工程的include目录和lib目录配置。正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使

在OpenCV3.4.1上使用hog+svm实现了数字识别，提供了检测与训练部分，训练已经训练，可以直接运行。

用思维导图总结的SVM+HOG目标识别过程，详细介绍了HOG特征提取过程。

NULL博文链接：https://854369721.iteye.com/blog/2430725

基于hog+pca+svm行人检测源码，包括训练以及检测的所有的代码，希望可以帮助到需要的人。