HOG特征的分类方法之一是使用支持向量机(SVM)。SVM是一种常见的机器学习算法,用于二分类和多分类问题。它通过将数据映射到高维空间中,找到一个最优的超平面来实现分类。在使用HOG特征进行目标检测时,可以将提取到的HOG特征作为SVM的输入,训练一个分类器来判断目标是否存在。 HOG特征的优势在于它对光照、尺度变化等因素...
选用的分类器是经典的SVM。 代码语言:txt 复制 检测框架为经典的滑动窗口法,即在位置空间和尺度空间遍历搜索检测。 原始图像打完补丁后就直接用固定的窗口在图像中移动,计算检测窗口下的梯度,形成描述子向量,然后就直接SVM了 二、opencv实现的code 代码语言:javascript 复制 #include<opencv2/core/core.hpp>#include<...
常见的分类算法包括朴素贝叶斯分类器、决策树、K最近邻分类算法、支持向量机、神经网络和基于规则的分类算法等,同时还有用于组合单一类方法的集成学习算法,如Bagging和Boosting等。 4.2. 支持向量机算法(SVM) 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)_v_JULY_v的博客-CSDN博客 4.3. opencv中的SVM opencv中集成了基于LI...
将检测窗口中的所有块的HOG描述子组合起来就形成了最终的特征向量,然后使用SVM分类器进行行人检测。下图描述了特征提取和目标检测流程。检测窗口划分为重叠的块,对这些块计算HOG描述子,形成的特征向量放到线性SVM中进行目标/非目标的二分类。检测窗口在整个图像的所有位置和尺度上进行扫描,并对输出的金字塔进行非极大值...
SVM分类器原理就是取超平面,令不同类别间的特征距离最大化从而实现分类效果[8]。如图3所示,分类间隔宽度越宽(即最大化),训练集的局部干扰所引起的影响越低。因此可以认为最后一种分类方式的泛化性能和通用性是最佳的。 图3 SVM分类器训练示意图 SVM的模型可以表述为 ...
一、前言 此示例说明如何使用 HOG 功能和多类 SVM 分类器对数字进行分类。 对象分类是许多计算机视觉应用中的一项重要任务,包括监控、汽车安全和图像检索。例如,在汽车安全应用程序中,您可能需要将附近的对象分…
当然,我可以帮助你理解如何使用HOG特征和支持向量机(SVM)进行图像分类。下面我将分点详细说明,并提供必要的代码片段。 1. 提取图像特征:使用HOG算法从图像中提取特征 HOG(Histogram of Oriented Gradients,方向梯度直方图)是一种用于图像处理的特征描述符,广泛应用于图像识别和物体检测中。 在Python中,你可以使用scikit...
在2005年CVPR上,来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取,利用线性SVM作为分类器,从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现,Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来,虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法,但基本都以该算法为基础框架。因此,Hog...
hog和svm原理 Hog和svm都是计算机视觉中常用的算法,Hog是一种特征提取方法,用于检测图像中的物体,而svm则是一种分类器,用于将物体分类。 Hog算法通过计算图像中每个像素点的梯度方向和大小,然后将图像划分为若干个小的块,计算每个块中梯度的直方图,最后将所有块中的直方图拼接起来作为特征向量,用于物体检测。Hog算法...
在行人检测中,HOG特征和SVM分类器一直被广泛应用,但是它们在一些特定情况下存在一定的局限性。本文将基于改进的HOG特征和SVM分类器,来提高行人检测的准确性和鲁棒性。 一、HOG特征的改进 HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征是一种有效的图像特征描述方法,它通过统计图像局部区域的梯度方向直方图来描述图像的纹理...