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...
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 oriented gradients for human detection”。HOG特征提取和目标识别流程如图29-35所示。 接下来详细分析HOG的...
PHOG相对于传统HOG的优点,是可以检测到不同尺度的特征,表达能力更强。缺点是数据量和计算量都比HOG大了不少。 参考文献: Navneet Dalal and Bill Triggs,《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》,2005 A. Bosch, A. Zisserman, and X. Munoz, 《Representing shape with a spatial pyramid kern...
PHOG相对于传统HOG的优点,是可以检测到不同尺度的特征,表达能力更强。缺点是数据量和计算量都比HOG大了不少。 参考文献: Navneet Dalal and Bill Triggs,《Histograms of Oriented Gradients for Human Detection》,2005 A. Bosch, A. Zisserman, and X. Munoz, 《Representing shape with a spatial pyramid kern...
Histogram of Oriented Gridients,缩写为HOG,是目前计算机视觉、模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征。这个特征名字起的也很直白,就是说先计算图片某一区域中不同方向上梯度的值,然后进行累积,得到直方图,这个直方图呢,就可以代表这块区域了,也就是作为特征,可以输入到分类器里面了。那么,接下来介绍一下HOG...
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。
方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)是一种广泛应用在行人检测中的特征描述方法，尤其与支持向量机(SVM)结合效果显著。由Navneet Dalal和Bill Triggs提出，他们的论文"Histogram of oriented gradients for human detection"详细阐述了这一技术。HOG特征提取和识别过程分为几个关键步骤:图像预...
HOG(Histogram of Oriented Gradients),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...
本文主要翻译了Histogram of Oriented Gradients一文。 特征描述子(Feature Descriptor) 特征描述子就是图像的表示,抽取了有用的信息,丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽高3,3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像,经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。
本文主要翻译了Histogram of Oriented Gradients一文。 特征描述子(Feature Deor) 特征描述子就是图像的表示,抽取了有用的信息,丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽高3,3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像,经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。