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基于梯度方向直向直方图和支持向量机的行人检测方法研究的中期报告
一、研究背景
行人检测是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其应用于智能监控、智能交通等领域。在行人检测中，基于Haar特征的方法已经获得了很好的效果，但该方法也存在一些问题，如对光照、朝向等因素的敏感性。近年来，基于HOG（HistogramsofOrientedGradients）特征的方法受到了广泛关注，它利用图像梯度的直方图统计特征来描述物体的形状和纹理，对于光照、朝向等因素的变化具有较好的鲁棒性。支持向量机是一种常用的分类器，目前已应用于行人检测领域。
二、研究目标
本文旨在研究基于梯度方向直方图和支持向量机的行人检测方法，通过建立行人检测模型，提高行人检测的准确性和效率。
三、研究内容
1.研究表明，选择不同的梯度方向直方图类型对行人检测有不同的影响，因此需要对不同类型的梯度方向直方图进行比较和分析，选取最适合行人检测的梯度方向直方图类型。
2.在选择梯度方向直方图类型后，需要对其进行优化，以使其更适合行人检测。具体来讲，可以通过对梯度方向直方图参数进行调整，比如，选取不同大小的cell、block，尝试不同的梯度方向权重，来获得更优的检测结果。
3.选取支持向量机作为分类器，实现对行人图像进行分类。对于SVM分类器的选择，需要考虑多个因素，如核函数的选择、正负样本的选择等。
4.通过实验和比较，验证该方法在检测准确度和效率方面的优势，并针对该方法的缺陷进行进一步研究和改进。
四、研究意义
本文所研究的基于梯度方向直方图和支持向量机的行人检测方法，将为智能监控、智能交通等领域的行人检测提供一种新的方法，并对行人检测的准确性和效率做出贡献。同时，本研究也将为相关领域的研究提供借鉴和参考。