行人检测是计算机视觉领域的经典问题，也是智能监控、自动驾驶等应用的基础技术。本文将全面剖析GitHub上的Pedestrian_Detection项目，这是一个基于HOG（方向梯度直方图）特征和SVM（支持向量机）分类器的传统行人检测实现。我们将从技术原理、实现细节、实战指南到优化方案，全方位解读这一经典视觉检测系统。

技术核心：HOG+SVM检测框架

HOG特征原理

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients）是由Navneet Dalal和Bill Triggs在2005年CVPR会议上提出的特征描述子（《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》）。其核心思想是：

1. 图像预处理：将图像转换为灰度并做Gamma校正
2. 梯度计算：使用[-1,0,1]和[-1,0,1]^T滤波器计算水平和垂直梯度
3. 细胞单元划分：将图像划分为8×8像素的细胞单元
4. 方向直方图统计：每个细胞计算9-bin的梯度方向直方图
5. 块归一化：将2×2的细胞单元组合成块，进行L2-Hys归一化
6. 特征向量拼接：将所有块的特征串联形成最终特征向量

对于64×128的检测窗口，最终得到的HOG特征维度为7×15×36=3780维。

SVM分类器

支持向量机通过寻找最大间隔超平面来实现分类：

min 1/2||w||² + C∑ξ_i
s.t. y_i(w·x_i + b) ≥ 1-ξ_i, ξ_i ≥ 0

本项目使用OpenCV实现的SVM，核函数选择线性核，通过hard negative mining提升分类性能。

项目架构与数据准备

INRIA Person数据集

项目使用的基准数据集包含：

• 正样本：614张包含行人的图片（2416个标注行人）
• 负样本：1218张不包含行人的场景图片
• 图像尺寸：原始正样本为96×160，处理后统一为64×128

目录结构

Pedestrian_Detection/
├── dataset/                # 数据存储
│   ├── pos/                # 正样本
│   ├── neg/                # 负样本 
│   └── HardExample/        # 难例样本
├── include/
│   └── dataset.h           # 参数配置文件
├── src/                    # 源代码
├── SVM_HOG.xml             # 训练好的模型
└── README.md

实战指南：从零构建检测系统

环境配置

基础环境要求：

• Ubuntu 16.04（兼容18.04/20.04）
• OpenCV 2.4.13（兼容3.x版本）
• CMake 3.5+
• g++ 5.4+

推荐安装步骤：

# 安装OpenCV（Ubuntu）
sudo apt-get install libopencv-dev# 验证安装
pkg-config --modversion opencv  # 应显示2.4.13或更高

完整训练流程

1. 数据准备

# 下载并解压数据集
wget ftp://ftp.inrialpes.fr/pub/lear/douze/data/INRIAPerson.tar
tar -xvf INRIAPerson.tar# 创建目录结构
mkdir -p dataset/{pos,neg,HardExample}# 复制正样本
cp INRIAPerson/96X160H96/Train/pos/* dataset/pos/

2. 编译项目

# CMake方式
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j4# 或直接g++编译
g++ -o CropImage src/crop_image.cpp $(pkg-config opencv --cflags --libs)

3. 负样本生成

./CropImage

实现原理：从1218张负样本图中每张随机裁剪10个64×128的patch，共生成12180个负样本。

4. 初始训练

// 修改dataset.h
#define TRAIN true  // 启用训练模式

make && ./SvmTrainUseHog

生成初始模型SVM_HOG.xml，此时检测效果较差（AP约50%）。

5. 难例挖掘(Hard Negative Mining)

./GetHardExample

算法过程：

• 用初始模型扫描负样本图像
• 将误检（False Positive）保存为HardExample
• 本步骤通常增加2000-5000个难例样本

6. 最终训练

ls dataset/HardExample/ > HardExample_FromINRIA_NegList.txt

// 修改dataset.h
#define HardExampleNO 2538  // 实际难例数量

make && ./SvmTrainUseHog

最终模型AP可提升至70-80%。

检测应用

图片检测：

./ImageDetect test.jpg

参数调整：

• hitThreshold：控制检测灵敏度
• winStride：影响检测速度和漏检率
• scale：多尺度检测参数

视频检测：

./VideoDetect input.mp4 --scale=1.05

关键技术问题与解决方案

1. 难例挖掘不收敛

现象：反复挖掘难例但性能提升有限
解决：

// 修改src/find_save_HardExample.cpp
double hitThreshold = -0.8;  // 放宽初始阈值
// 增加最大难例数量限制
if(hardExamples.size() > 5000) break; 

2. 小尺寸检测效果差

优化方案：

• 修改图像金字塔参数：

// 在image_detect.cpp中
vector<double> scales{1.0, 1.05, 1.1, 1.2};  // 更密集的尺度

• 使用积分图加速HOG计算

3. 实时性不足

优化手段：

// 视频检测时跳帧处理
if(frameCount % 3 != 0) continue;// 使用OpenCV并行框架
setUseOptimized(true);
setNumThreads(4);

4. 常见编译错误

错误1：undefined reference to cv::HOGDescriptor
解决：确保链接正确的OpenCV版本

g++ -o PeopleDetect src/peopledetect.cpp -lopencv_objdetect -lopencv_highgui

错误2：Assertion failed (size.width>0)
原因：图像路径错误或OpenCV未正确读取
排查：

Mat img = imread(path);
if(img.empty()) { cerr << "Error loading: " << path << endl;continue;
}

性能评估与优化方向

基准测试结果

方法	准确率	速度(FPS)	内存占用
初始HOG+SVM	62.3%	8.2	450MB
加入难例挖掘	78.1%	6.5	500MB
OpenCV默认	65.7%	10.1	400MB

进阶优化方案

1. 特征融合：

// 结合LBP特征
HOGDescriptor hog;
vector<float> hogFeatures;
hog.compute(img, hogFeatures);Mat lbpFeatures = computeLBP(img);
hconcat(hogFeatures, lbpFeatures, totalFeatures);

2. DPM改进：
   实现可变形部件模型（Deformable Part Model）：

score(p) = ∑_{i=1}^n (w_i · φ(HOG(p_i)) - ∑_{i,j} d_ij(p_i,p_j)

3. 深度学习迁移：

# 使用PyTorch微调HOG特征
class HOG_CNN(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.hog = HOGLayer()self.cnn = nn.Sequential(...)def forward(self, x):hog = self.hog(x)return self.cnn(hog)

学术演进与相关研究

1. 里程碑工作：

   • 《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》(Dalal & Triggs, 2005 CVPR)
   • 《Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models》(Felzenszwalb et al., 2010 PAMI)

2. 后续发展：

   • 《Integral Histogram of Oriented Gradients for Human Detection》(Wang et al., 2016)
   • 《Fast Human Detection Using a Cascade of Histograms of Oriented Gradients》(Zhu et al., 2006)

3. SVM优化：

   • 《Training Linear SVMs in Linear Time》(Joachims, 2006)
   • 《A Dual Coordinate Descent Method for Large-scale Linear SVM》(Hsieh et al., 2008)

项目扩展建议

1. 现代改进方向：

   • 实现HOG+CNN混合检测器
   • 加入运动信息（光流）提升视频检测
   • 开发嵌入式版本（树莓派/Jetson）

2. 工程化优化：

   • 添加Python接口
   • 实现多尺度并行检测
   • 开发Web服务API

3. 算法增强：

   • 集成非极大值抑制(NMS)
   • 添加跟踪算法（如KCF）
   • 实现遮挡处理机制

总结

Pedestrian_Detection项目展示了传统计算机视觉方法的精髓，通过HOG特征和SVM分类器的组合，配合难例挖掘等技巧，构建了完整的行人检测流水线。虽然深度学习方法已在精度上超越传统方法，但该项目的价值在于：

1. 教学价值：清晰展示特征工程和机器学习结合的完整流程
2. 计算效率：在资源受限环境中仍具优势
3. 可解释性：比黑盒的深度学习更易分析和调试

对于希望深入理解计算机视觉底层原理的开发者，该项目是绝佳的学习素材，也为后续转向深度学习检测器（如YOLO、Faster R-CNN）奠定了坚实基础。