由于是检测问题,因此一般采用滑动窗口的技术,这在SIGAI之前的公众号文章“人脸检测算法综述”,“基于深度学习的目标检测算法综述”中已经介绍过了。 HOG+SVM 行人检测第一个有里程碑意义的成果是Navneet Dalal在2005的CVPR中提出的基于HOG + SVM的行人检测算法[5]。Navneet Dalal是行人检测中之前经常使用的INRIA数据...
由于是检测问题,因此一般采用滑动窗口的技术,这在SIGAI之前的公众号文章“人脸检测算法综述”,“基于深度学习的目标检测算法综述”中已经介绍过了。 HOG+SVM 行人检测第一个有里程碑意义的成果是Navneet Dalal在2005的CVPR中提出的基于HOG + SVM的行人检测算法[5]。Navneet Dalal是行人...
行人检测中的一大难题是遮挡问题,为了解决这一问题,出现了采用部件检测的方法,把人体分为头肩,躯干,四肢等部分,对这些部分分别进行检测,然后将结果组合起来,使用的典型特征依然是HOG,采用的分类器有SVM和AdaBoost。针对密集和遮挡场景下的行人检测算法可以阅读文献[15]。 DPM(Deformable Parts Models)算法在SIGAI在之...
由于是检测问题,因此一般采用滑动窗口的技术,这在SIGAI之前的公众号文章“人脸检测算法综述”,“基于深度学习的目标检测算法综述”中已经介绍过了。 HOG+SVM 行人检测第一个有里程碑意义的成果是Navneet Dalal在2005的CVPR中提出的基于HOG + SVM的行人检测算法[5]。Navneet Dalal是行人检测中之前经常使用的INRIA数据...
行人检测第一个有里程碑意义的成果是Navneet Dalal在2005的CVPR中提出的基于HOG + SVM的行人检测算法[5]。Navneet Dalal是行人检测中之前经常使用的INRIA数据集的缔造者。 梯度方向直方图(HOG)是一种边缘特征,它利用了边缘的朝向和强度信息,后来被广泛应用于车辆检测,车牌检测等视觉目标检测问题。HOG的做法是固定大...
行人检测第一个有里程碑意义的成果是Navneet Dalal在2005的CVPR中提出的基于HOG + SVM的行人检测算法[5]。Navneet Dalal是行人检测中之前经常使用的INRIA数据集的缔造者。 梯度方向直方图(HOG)是一种边缘特征,它利用了边缘的朝向和强度信息,后来被广泛应用于车辆检测,车牌检测等视觉目标检测问题。HOG的做法是固定大...