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,并生成混淆矩阵以量化分类器的准确性。 与训练
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+...
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...
本文将介绍一种基于改进HOG特征和SVM分类器的行人检测方法。 一、改进HOG特征 HOG(Histograms of Oriented Gradients)特征是一种在目标检测和行人检测领域被广泛使用的特征提取方法。它通过计算图像灰度梯度方向直方图来描述图像局部纹理结构信息,并通过将图像划分为不同的小块来增强特征的局部性质。然而,传统的HOG特征...
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...
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,在光照不足或存在轻微遮挡时可以大体定位到行人,表明该...
也是对每个image调用HOG = vl_hog 每个image的HOG连接成features_neg (3)将提取得到的训练集 Hog 特征用于训练 SVM 分类器 目的是得到w和b这两个可以完全定义一个svm的参数 svm的输入X,Y分别如下: //伪代码 X=[正类特征矩阵features_pos,负类特征矩阵features_neg] //相当于把正负类的hog特征之间拼接 Y=...
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 ...
基于HOG特征和SVM分类器的行人检测研究 作者：岳鑫 作者机构：西安工业大学理学院,陕西西安710021 出版物刊名：科技创新与应用 页码：62-63页 年卷期：2016年 第5期 主题词：HOG特征 SVM分类器 行人检测 摘要：行人检测目前是机器视觉领域研究中一个热门技术。文章利用梯度直方图特征和支持向量机对不同场景下的...
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。