HOG特征描述子维度相对较低,便于快速计算和存储。 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...
识别、判读的能力.进一步挖掘了目标特性数据库数据,并将基于HOG+SVM的目标识别算法应用于红外目标识别过程中.选择采集到的汽车、直升机、飞机、舰船、无人机等目标,并结合HOG算子与SVM分类方法来实现目标检测与分类算法,从而实现了目标智能化分类研究,为后续目标特性的进一步分析以及导引头智能化算法设计提供了支撑....
首先,根据要分类的交通标识,建立训练图像集合,然后对训练图像集合的HOG特征进行提取。接着使用SVM对提取到训练图像的HOG特征做训练,构成分类模型。最后输入测试交通标识图像进行测试,对测试图像集合提取图像的HOG特征,使用训练过程中得到的分类模型提取得到的测试图像HOG特征对交通标志图像来去识别分类。 1.1.1HOG特征提取 ...
基于python的HOG+SVM目标检测算法实现.pdf,基于python的HOG+SVM⽬标检测算法实现 ⽬录 ⼀、场景需求解读 ⽬标检测是⼀个很常见的计算机视觉任务 它在现实场景中具有很多的应⽤。随着深度学习技术的快速发展 当前主流的⽬标检测算法 主要分为单阶段和
基于HOG+SVM的图像分类系统的设计与实现
本发明还提供了基于HOG和SVM的行人检测系统的FPGA实现方法采用的架构,包括输入单元,梯度和方向计算单元,直方图生成单元,二值化单元,SVM分类单元,输出单元五部分.本发明主要解决了基于HOG和SVM行人检测算法在PC上运算速度过慢和对硬件实现的移植优化问题,实现了一种实时的,低功耗的,高检测率和低资源消耗的嵌入式行人...
随后中国的科学家们对主成分分析法作出改进并结合 SVM 用于提高人脸识别性能。到了 20 年代初期,中国已经开始大量使用机器学习方法来进行人脸识别。随后深度学习的兴起,使得研究人员开始使用深度神经网络来进行人脸识别。现今,中国主要人脸识别主力是腾讯优图、旷视、以及中科院,本文主要研究的算法主要也来源于中科院和腾讯...
在手势识别任务中,SVM可以用来识别手势图像所属的类别。通过提取手势图像的特征,如HOG(方向梯度直方图)等,然后训练一个SVM模型来分类不同的手势。SVM在小规模数据集上表现良好,并且在特征选择上具有很高的灵活性,适合于那些对实时性要求不极高的手势识别应用。
基于HOG+SVM实现行人检测 2021.06科学技术创新基于H O G+SV M 实现行人检测 任小康陈鸿享 (西京学院,陕西西安710123)1概述 方向梯度直方图(H i s t ogr am of O r i ent ed G r adi ent ,H O G )是用于计算机视觉识别和处理过程中对物体形状、轮廓进行检测的特征描述子。通过计算并统计数字图像中...
基于PCA和SURF的活体检测 (1)检测系统实现原理: 传统特征有LBP、SIFT、SURF、HOG等,这里我们使用了SURF,计算生成特征描述子,并利用PCA将这些特征描述子投影到主成分,然后利用GMM进行主成分编码,得到一个长度为76800的特征码,最后送入SVM二分类。 (2)基于PCA和SURF的活体检测 ...