HOG+SVM 算法：传统目标检测中的经典框架与实践应用(二)

SVM 分类器在 HOG+SVM 算法中承担 “分类器” 角色，其核心功能是学习 HOG 特征与 “目标 / 非目标” 标签之间的映射关系，实现对输入特征的类别判断。SVM 的核心逻辑是 “间隔最大化”—— 在高维特征空间中寻找一个最优分类超平面，使该超平面与距离最近的正样本（目标，如行人）和负样本（非目标，如背景、树木）之间的距离（即 “间隔”）最大化。这种间隔最大化的特性赋予了 SVM 两大优势：一是对高维特征的适应性，HOG 特征向量通常为数千维，传统分类器（如逻辑回归）易因 “维度灾难” 导致过拟合，而 SVM 通过核函数（如线性核、RBF 核）将高维特征映射到更适合分类的空间，无需直接计算高维空间中的复杂运算，在 HOG 特征的处理中表现出优异的稳定性；二是对小样本数据的鲁棒性，SVM 的分类性能仅依赖于 “支持向量”—— 即距离分类超平面最近的样本点，这些样本点是区分目标与非目标的关键，少量支持向量即可确定分类边界，因此在训练样本有限的场景下，SVM 仍能保持较高的分类精度。在 HOG+SVM 的训练过程中，首先需构建标注样本集：正样本为包含目标的图像区域（如裁剪后的行人图像），负样本为不包含目标的图像区域（如街道背景、建筑墙面）；将所有样本的 HOG 特征与对应标签（正样本为 1，负样本为 - 1）输入 SVM，通过梯度下降等优化算法调整分类超平面参数，直至间隔最大化；训练完成后，SVM 即可对新输入的 HOG 特征向量进行预测，输出该特征对应的类别标签，判断其是否为目标。

HOG+SVM 算法的实现流程遵循 “预处理 - 特征提取 - 模型训练 - 目标检测” 的经典路径，每个环节的参数选择与操作细节直接影响最终检测性能。在预处理阶段，除灰度化与高斯滤波外，部分场景还需进行图像尺寸归一化 —— 将输入图像（或检测窗口）调整为固定尺寸（如行人检测常用 64×128 像素），确保 HOG 特征向量的维度一致性，避免因目标尺寸差异导致的特征不匹配；对于存在明显光照不均的场景，还可通过直方图均衡化增强局部对比度，进一步提升梯度计算的准确性。特征提取阶段的参数选择需结合目标特性：细胞单元大小需平衡细节捕捉与计算效率 ——8×8 像素的细胞单元能捕捉更精细的边缘（如行人的手指轮廓），但会增加特征维度与计算量；块单元大小通常选择 2×2 或 3×3 个细胞单元，确保归一化范围能覆盖局部光照变化；梯度方向区间数量一般为 9 或 12，既能区分不同方向的梯度，又避免区间过多导致的统计稀疏性。模型训练阶段需注意样本均衡与参数调优：若正样本数量远少于负样本，易导致 SVM 偏向预测负样本，需通过负样本挖掘（如从初步检测结果中筛选误判的非目标区域作为新负样本）平衡样本分布；SVM 的核函数选择需根据特征特性 ——HOG 特征具有较强的线性可分性，线性核通常能满足需求且计算速度快，而对于复杂背景下的目标检测（如行人与相似服饰的背景混淆），RBF 核可通过非线性映射提升分类精度，但会增加计算成本。目标检测阶段采用 “滑动窗口” 策略：以固定尺寸的窗口遍历整幅图像，对每个窗口提取 HOG 特征，输入训练好的 SVM 进行分类；为处理不同尺寸的目标，需构建多尺度窗口金字塔 —— 将图像按不同比例缩放，在每个尺度下进行滑动窗口检测，再通过非极大值抑制（NMS）去除重叠的检测框，保留置信度最高的检测结果，最终实现对整幅图像中目标的定位与识别。