数字分类是一个多类分类问题,您必须将图像分类为十个可能的数字类中的一个。在此示例中,统计和机器学习工具箱™中的函数用于使用二进制 SVM 创建多类分类器。 首先从训练集中提取 HOG 特征。这些功能将用于训练分类器。接下来,使用提取的特征训练分类器。 五、评估数字分类器 使用测试集中的图像评估数字分类器...
利用Hog特征和SVM分类器进行行人检测 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...
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和形状特征。但是标准的HOG特征在一些情况下存在不足,如对光照变化和遮挡敏感,这会导致行人...
基于HOG特征和SVM分类器的行人检测方法是一种经典的方法,本文将介绍基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测方法的原理和优化策略。 HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征是一种用于物体识别的局部特征描述子。它将图像分为小的区域,对每个区域计算局部梯度的方向直方图,并将这些直方图组合起来形成特征向量。在行人...
基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测 摘要: 行人检测在计算机视觉领域中是一个重要的研究领域。传统的方法主要依靠HOG特征和SVM分类器来实现行人检测,但是传统的方法存在一定的缺陷,如对光照、遮挡和姿态变化等情况的不稳定性。本文提出了一种改进的HOG特征提取方法和SVM分类器,在行人检测任务中取得了较好的效果。
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...
基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测 摘要:本文首先研究了行人检测的方法和面临的难点,然后根据高斯平滑滤波器 和双线性插值法对传统方向梯度直方图做了改进,并搭建了支持向量机模型,从而构建了 基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测系统。实验结果显示,在明亮且无遮挡的场景 下,矩形框精确地定位行人,在光照不足...
摘要 本发明涉及视频监控领域,具体涉及一种融合HOG人体目标检测和SVM分类器的安全帽识别方法,包括获取HOG正负样本特征和SVM分类函数、高斯核函数的参数值;提取监视框;运动目标检测;HOG特征匹配和判断是否佩戴安全帽几大步骤。本发明能够对施工工地中工作人员是否按要求佩戴安全帽进行精确的监控,算法原理简单,具有实时性和...
本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种基于hog特征提取和svm多分类器的软件测试结果的分析方法,包括如下步骤:s1:采集训练图片,并对训练图片进行标注;s2:对训练图片进行hog特征提取;s3:将训练图片的标注与图片的hog特征作为训练集导入svm分类模型,将图片的标注作为分类类型对svm分类模型进行训练得到有效的sv...
Traffic-sign-recognition- 使用PCA、NMF和HOG特征,分别配以KNN(k=1,3,5)和SVM两类分类器,实现对交通标志的分类(包括对其余类的拒识) PCA_KNN : PCA + KNN PCA_SVM : PCA + SVM NMF_KNN : NMF + KNN NMF_SVM : NMF + SVM HOG_KNN : HOG + KNN HOG_SVM : HOG + SVM pwd = 旼...