在目标检测领域,HOG特征通常与机器学习算法(例如支持向量机)结合使用,通过训练模型来识别图像中的目标。HOG特征在人体检测方面表现良好,尤其在行人检测上应用广泛,并为其他目标检测任务提供了一种有效的特征表示方法。 SVM(Support Vector Machine)是一种常见的监督学习算法,广泛应用于模式分类和回归任务中。 SVM的目标...
深度学习目标检测模型YOLOv3 在准确率和速度方面得到了很好的平衡,对小目标有很好的检测效果,适用于自动驾驶场景下的多目标快速检测。 对COCO 和KITTI 数据集进行清洗,获得只有行人的一类目标标注数据集,在此数据集上使用YOLOv3 模型训练得出以行人为检测目标的权重文件及配置文件。使用摄像头获取到车辆前方的图像信息...
该函数表示对输入的图片img进行多尺度行人检测 img为输入待检测的图片;found_locations为检测到目标区域列表;参数3为程序内部计算为行人目标的阈值,也就是检测到的特征到SVM分类超平面的距离;参数4为滑动窗口每次移动的距离。它必须是块移动的整数倍;参数5为图像扩充的大小;参数6为比例系数,即滑动窗口每次增加的比例;...
基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测 摘要: 行人检测在计算机视觉领域中是一个重要的研究领域。传统的方法主要依靠HOG特征和SVM分类器来实现行人检测,但是传统的方法存在一定的缺陷,如对光照、遮挡和姿态变化等情况的不稳定性。本文提出了一种改进的HOG特征提取方法和SVM分类器,在行人检测任务中取得了较好的效果。
本文在行人检测数据集上进行了一系列实验,对比了传统的HOG特征+SVM分类器和改进后的方法,得到了如下实验结果: 1. 多尺度HOG特征在行人检测中效果显著:与传统的固定尺度HOG特征相比,多尺度HOG特征在不同尺度的行人目标检测中准确率和召回率均有所提高。 2. 光照归一化对检测效果有一定影响:经过光照归一化处理后,...
OpenCV实现了两种类型的基于HOG特征的行人检测,分别是SVM和Cascade,下边这个小程序是这两种分类器的简单使用。OpenCV自带的级联分类器的文件的位置在“XX\opencv\sources\data\hogcascades” #include<iostream>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp>#include<opencv2/ml/ml....
该函数表示对输入的图片img进行多尺度行人检测 img为输入待检测的图片;found_locations为检测到目标区域列表;参数3为程序内部计算为行人目标的阈值,也就是检测到的特征到SVM分类超平面的距离;参数4为滑动窗口每次移动的距离。它必须是块移动的整数倍;参数5为图像扩充的大小;参数6为比例系数,即滑动窗口每次增加的比例...
下面,我以一个人脸目标的检测为例,使用OpenCV2.4.7做一个HOG+SVM的检测实例。实例中,使用皮肤检测分割作为快速目标检测。HOG参数设置为64X64,Cell:16,Block:32,Bin:9 1、总体设计HOG是一个图像的特征,全称梯度方向直方图,是使用图像局部梯度对图像进行描述的一种方式。SVM是一个高维度的分类器,全称支持向量机,...
本文将介绍一种基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测方法。 一、改进HOG特征 HOG(Histograms of Oriented Gradients)特征是一种在目标检测和行人检测领域被广泛使用的特征提取方法。它通过计算图像灰度梯度方向直方图来描述图像局部纹理结构信息,并通过将图像划分为不同的小块来增强特征的局部性质。然而,传统的HOG特征...
摘要:针对传统HOG特征的行人检测方法中因遮挡及复杂环境存在较高漏检误检情况,建立了一种基于HOG和局部自相似(LSS)特征融合的行人检测算法。利用LSS反映图像内在几何布局和形状属性的特性,用主成分分析(PCA)将HOG和LSS两类特征在实数域降维,再将两种特征组合成新特征,结合线性SVM分类器进行行人检测。实验采用INRIA数...