HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法...
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LIBSVM实现的SVM接口,便于直接进行调用。在opencv中训练完模型后,可将SVM模型保存为xml文件,可以在实时性应用中通过C++接口调用参数文件,进行实时推断。 SVM继承自StatModel和Algorit...
svm->setKernel(SVM::LINEAR); //采用线性核函,其他的sigmoid 和RBF 可自行设置,其值由0-5。 svm->setNu(0.5); svm->setP(0.1); // for EPSILON_SVR, epsilon in loss function? svm->setC(0.01); // From paper, soft classifier svm->setType(SVM::EPS_SVR); // C_SVC; // EPSILON_SVR...
一种基于HOG+SVM的行人检测算法 在先进驾驶辅助系统中, 基于视觉的行人检测只能对摄像头视野范围内的无遮挡行人进行检测, 并且易受天气的影响, 在极端天气下无法工作。针对视觉检测的缺陷, 提出了一种利用超宽带(Ultra Wideband,UWB)通信模块检测行人位置信息的方法, 并对其进行卡尔曼滤波以减小误差, 同时将得到的...
在行人检测中,我们可以使用SVM分类器对行人和非行人进行分类,从而实现行人的检测。 传统的SVM分类器存在着训练时间长、精度不高等问题,针对这些问题,本文提出了一种改进的SVM分类器: 1.我们采用了SMO算法来进行SVM分类器训练。SMO算法是一种序列最小优化算法,可以大大缩短SVM分类器的训练时间。 2.我们采用了核...
HOG特征提取 1背景: HOG是Histogram of Oriented Gradient的缩写,是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行目标检测的特征描述子。可结合OPENCV的SVM分类器等用于图像的识别。 2.特征提取流程: HOG特征提取流程可分为5个部分:检测窗口、归一化图像、计算梯度、
使用存储起来的特征,训练SVM分类器。 这里可以看到这里的CNN主要是用来进行特征提取的,在替代了传统图像处理方法中特征提取,如SIFT, HOG等。 R-CNN的缺点是计算量大,在一张图片中,Selective Search得到的区域通常是1000个以上,也就是需要1000次CNN推理过程以及SVM的分类过程,还需要将候选区域的特征保存下来,也占用存...
支持向量机SVM由于其良好的二分性特点,加之简单易用,所以在本文中使其与HOG结合使用。不过在实际场景中,交通道路的情况是比较复杂的,车辆就会呈现出不同外形表现,因此本文训练多个不同形状的分类器分别进行检测。(2)通过对检测时间的分析,对其中的部分算法进行了并行优化。由于使用了多个分类器,加之HOG特征本身维数较...
3.HOG特征的优缺点 HOG特征提取算法具有以下优点: (1)HOG特征能够有效地描述图像的局部纹理和结构特征,对光照变化、姿态变化和遮挡具有较好的鲁棒性。 (2)HOG特征适合于基于机器学习方法的行人检测,可以与支持向量机(SVM)等分类器结合使用。 (3)HOG特征的计算速度相对较快,适用于实时行人检测应用。 然而,HOG特征...