HOG(HistogramofOrientedGradients),描述的是图像的局部特征,其命名也暗示了其计算方法,先计算图像中某一区域不同方向上梯度的值,然后累积计算频次,得到直方图,该直方图便可代表该区域了,也即从图像中抽取得到的特征向量,可以作为后续分类器的输入了。 注意,HOG刻画的是图像的局部特征,对于一副高分辨率图像当然可以直接...
特征描述子(feature descriptor) —— HOG(方向梯度直方图) HOG(HistogramofOrientedGradients),描述的是图像的局部特征,其命名也暗示了其计算方法,先计算图像中某一区域不同方向上梯度的值,然后累积计算频次,得到直方图,该...分块 ⇒ patches 利用任意一种梯度算子,sobel、laplacian等,对每一个patch进行卷积,计算得...
定向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG）是一种在计算机视觉领域广泛使用的特征描述符，它主要用于图像中的对象检测任务。HOG特征提取方法由Navneet Dalal和Bill Triggs在2005年提出，它能够提供对图像中局部对象形状的描述，并能够对图像进行有效的特征编码。一、HOG特征提取的主要步骤 1. 图像预处理：首先...
最近在做的项目有用到HOG+SVM这一方面的知识,参考相关论文和网上一些博文在此对HOG特征进行下总结。 参考资料:HOG的经典论文:Dalal N, Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on. IEEE,...
1. HOG简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)于2005年提出,是一种常用的特征提取方法,且HOG+SVM的方式在行人检测中有着优异的效果。经典的论文为《Histograms of oriented gradients for human detection》,这篇文章中,HOG就是用来做行人检测的。作者研究了行人检测的特征集问题,局部归一化的HO...
HOG(Histogram of Oriented Gradient)是2005年CVPR会议上,法国国家计算机科学及自动控制研究所的Dalal等人提出的一种解决人体目标检测的图像描述子,该方法使用梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradients,简称HOG)特征来表达人体,提取人体的外形信息和运动信息,形成丰富的特征集。
SIFT :scale invariant feature transform HOG:histogram of oriented gradients 这两种方法都是基于图像中梯度的方向直方图的特征提取方法。 1. SIFT 特征 实现方法: SIFT 特征通常与使用SIFT检测器得到的感兴趣点一起
方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)是一种用于目标识别的特征描述子。它和SVM相结合,是应用最为广泛的行人检测算法之一。 HOG的作者是Navneet Dalal和Bill Triggs,对应的论文是“Histogram of…
原文链接:Histogram of Oriented Gradients 什么是特征描述子 特征描述子一张图片或者一个图片块的一种表示,通过提取有用信息并扔掉多余的信息来简化图像。 通常,特征描述子将一张大小为width×height×3 (通道数)的图片化成一个长度为n的特征向量/数组。以HOG特征为例,输入图像的大小是64×128×3,输出是一个长度...
论文出处:Histograms of Oriented Gradients f or Human Detection (author: Navneet Dalal and Bill T riggs) HOG特征+SVM方法现在常用于人车识别中。 一张图片中,某个3*3的九宫格(格子里代表是黑白化后的灰度值) a b c d e f g h i 关注中间的格子(红色的e),对于e而言,它的梯度是 大小: 方向: ...