算法集锦(11)| 自动驾驶 | 基于HOG和SVM的车辆识别算法 本文旨在介绍一种基于方向梯度直方图(HOG)和支持向量机(SVM,Support Vector Machines)的车辆检测和跟踪算法。该算法在OpenCV和Sklearn环境下开发,经不断优化后在实际路况下得到了成功的应用。 为实现该算法,需要完成以下几步: 在标注的训练集中提取HOG特征 在...
SVM是一种机器学习算法,它能够通过训练集学习到一个分类模型,然后利用该模型对新样本进行分类。在HOG+SVM中,SVM用于对提取的HOG特征进行分类,判断图像中是否存在目标物体。 HOG+SVM在目标检测领域具有广泛的应用。例如,人脸检测、行人检测、车辆检测等都可以利用HOG+SVM方法实现。它们在图像处理、视频监控、自动驾驶等...
我们可以通过组合识别优化检测算法来实现。首先可以通过腿部识别,再在腿部的对应上区域对肩膀至头部位识别,从而降低误识率。 腿部由于走动原因姿态会有变化,所以很难用比较直观的特征去识别,可以用HOG+SVM识别腿部,如图2所示。 图2:腿部识别 肩膀至头部的边缘轮廓类似形状Ω,如图3所示。 图3:肩膀至头部轮廓形状 由此...
首先,使用cv2.HOGDescriptor()实例化HOG特征描述符类;然后再用cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()静态函数获取行人检测训练的分类器的系数x;再之后将系数x传入cv2.HOGDescriptor.setSVMDetector()函数,用于激活默认的SVM分类器;最后使用cv2.HOGDescriptor.detectMultiScale()函数实现行人检测,它返回检测到的对象的...
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。
(3)使用以上采集到的正负样本与分类算法训练二分类模型,采用SVM算法,判断对象中是否包含目标对象。 (4)扫描负样本,使用滑动窗口的技巧,将每个窗口导入模型来预测,如果有检测到目标对象,即为伪阳性,接着将这些图像加到训练数据集中进行重新训练, 这个步骤可以重复很多次,能够有效的提高模型的准确率,类似于Boosting集成...
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。传统图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。本文也是从这四点出发进行行文,以期了解传统图像识别技术、掌握hog特征提取和svm分类器。
Hog算法是一种特征提取算法,可以将图像中的目标物体转换为特征向量,从而方便后续的分类操作。Hog算法的核心是计算图像中每个像素点的梯度,然后将这些梯度按照一定的规则组合成特征向量。SVM算法则是一种分类器,可以将Hog算法提取出来的特征向量进行分类,从而实现目标物体的识别和分类。SVM算法的核心是通过构建一个超平面...
块标准化:将相邻的单元格组合成块(block),并对每个块内的直方图进行归一化。 4.3 SVM SVM试图找到一个超平面,使得两类样本之间的间隔最大化。对于线性可分的情况,SVM寻找一个决策边界w⊤x+b=0,其中w是法向量,b是偏置项。 整个算法流程图如下图所示:...