行人检测

这是一个适合毕业设计和课程设计的行人检测系统MatLab源码包。所有代码都经过严格测试，可以直接运行，确保您能够安心下载和使用。如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎随时联系我们，我们将第一时间为您解答。

这个项目通过图像分析和学术研究，提供了用于自动驾驶汽车行人检测的MATLAB代码。采用了CNN和HOG特征提取方法，以实现高效的行人检测。

我们提供了用于行人检索的SVDNet源码。该程序包含了使用shell和matlab脚本编写的训练代码。安装了caffe及其matlab绑定后，您可以立即开始使用，适用于学术研究。详细设置和训练步骤如下：步骤0：编译caffe的主分支。签出Caffe的master分支并在您的计算机上进行编译，确保安装matlab绑定。步骤1：克隆存储库并将文件复制到您的工作目录中。步骤2：使用caffenet或resnet进行进一步的配置和实验。

Matlab环境下的LAD算法被应用于人脸识别领域。

人脸识别的主成分分析在Matlab开发中应用广泛，其中GPCA技术被用来识别人脸。

MindSpark Hackathon 2018利用MCNN在ShanghaiTech数据集上进行人群计数。这是CVPR 2016论文“通过多列卷积神经网络进行单图像人群计数”的非正式实施。预测工作正在进行中，同时进行热图生成。安装Tensorflow、Keras和OpenCV，并克隆此存储库以使用预训练模型。您可以从以下位置下载ShanghaiTech数据集：投寄箱：//www.dropbox.com/s/fipgjqxl7uj8hd5/ShanghaiTech.zip dl

这是用差分编码实现的Matlab代码，用于对人员重新识别进行重新排序。该代码支持论文“使用k倒数编码对人员重新识别进行重新排序”中描述的IDE基准重新排序，适用于CUHK03的新培训/测试协议。如果您在研究中使用此代码，请参考以下引用：@article{zhong2017re, title={Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocal Encoding}, author={Zhong, Zhun and Zheng, Liang and Cao, Donglin and Li, Shaozi}, booktitle={CVPR}, year={2017}}。该方法受到参考文献[2]的邻居编码方法启发。

CSDN佛怒唐莲上传的视频提供了完整的MATLAB代码，适合初学者上手，亲测可运行。以下是具体操作说明： 1. 代码内容- 主函数：main.m- 调用函数：其他.m文件- 代码运行结果附有效果图，方便直观理解 2. 运行要求- MATLAB版本：建议使用MATLAB 2019b- 如果遇到运行错误，请根据提示修改，如有不解之处，可私信博主咨询 3. 运行步骤- 步骤一：将所有文件放入MATLAB的当前文件夹中- 步骤二：双击打开main.m文件- 步骤三：点击运行，等待程序完成以获得仿真结果 4. 额外服务如需额外技术支持，博主提供以下服务：- 代码支持：完整代码供下载- 论文与参考复现- MATLAB程序定制- 科研合作 详情请扫描博客底部的QQ名片，获取进一步咨询。

RESHAPEC与MATLAB内置的RESHAPE有所不同，它按列-行顺序更改矩阵的大小。特别是，RESHAPEC将ND转换为2D矩阵，以便更易读和保存，符合MATLAB的显示约定。请参考帮助文件以获取更多支持、解释和示例。

在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。