缺点:在于不能处理关于遮挡的问题,对于物体方向改变或者人体姿势幅度过大的问题也没法解决,(后来用DPM中的可变形部件模型的方法,得到了解决) 其本身没有旋转不变性,旋转不变性实际上是通过采用不同的旋转方向的训练样本来实现的,其本身也不具有尺度不变性,这部分也是通过改变检测窗口图像的大小来实现的。 由于梯度性...
由于直方图损失了空间信息,所以HOG将图像分割为一个一个小的区域(联系阈值处理中的分块处理法),对小的区域分别构建直方图,然后拼接得到一个大的直方图。 HOG的缺点: 速度慢,实时性差;难以处理遮挡问题。 HOG特征不具有旋转鲁棒性,以及尺度鲁棒性 HOG步骤 1、Gamma矫正(增强图像的对比度) 2、计算梯度信息 3、以ce...
HOG算法具有以下优点：HOG描述的是边缘结构特征，可以描述物体的结构信息对光照影响不敏感分块的处理可以使特征得到更为紧凑的表示HOG算法具有以下缺点：特征描述子获取过程复杂，维数较高，导致实时性差遮挡问题很难处理对噪声比较敏感论文地址：Histograms of Oriented Gradients for Human Detection - 2005CVPR ...
在特定任务中表现优秀:在行人检测等特定任务中,HOG算法结合SVM分类器能够取得非常优秀的性能。然而,HOG算法也存在一些缺点: 对噪声敏感:由于HOG算法是基于梯度信息提取特征的,因此它对图像中的噪声比较敏感。在实际应用中,可能需要采取一些降噪措施来提高算法的性能。 特征维度较高:对于较大的图像,HOG算法提取的特征维...
HOG+SVM的工作流程如下: 首先对输入的图片进行预处理,然后计算像素点的梯度特特性,包括梯度幅值和梯度方向。然后投票统计形成梯度直方图,然后对blocks进行normalize,最后收集到HOG feature(其实是一行多维的vector)放到SVM里进行监督学习,从而实现行人的检测。下面我们将对上述HOG的主要步骤进行学习。
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...
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、
HOG的缺点: 速度慢,实时性差;难以处理遮挡问题。 OpenCV应用 利用HOG进行行人检测时有两种用法: 1、采用HOG特征+SVM分类器进行行人检测; 2、利用HOG+SVM训练自己的XML文件。 采用第一种方法,使用HOG特征结合SVM分类器进行行人检测,简单示例: #include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/objdetect.hpp>usingnam...
4、setSVMDetector 函数 作用:设置线性SVM分类器的系数 5、getDefaultPeopleDetector 函数 (1)作用:获取行人分类器(默认检测窗口大小)的系数(获得3780维检测算子) 6、getPeopleDetector48x96 函数 作用:获取行人分类器(48*96检测窗口大小)的系数 7、getPeopleDetector64x128 函数 作用:获取行人分类器(64*128检测...