HOG特征在计算机视觉领域中被广泛应用于行人检测、人脸识别、物体识别等任务。 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...
function [Ic,Xmin3,Xmax3,Ymin3,Ymax3] = func_merge(I,Trafficxy,Smj,SCALE); %提取交通标志的中心点,判断是否为同一个标志 for i = 1:length(Trafficxy) Xmin(i)= min(Trafficxy{i}(:,1)); Xmax(i)= max(Trafficxy{i}(:,1)); Ymin(i)= min(Trafficxy{i}(:,2)); Ymax(i)= ma...
HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法,是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法,对象局部的变形与光照影响有很好的稳定性,最初是用HOG特征来来识别人像,通过HOG特征提取+SVM训练,可以得到很好的效果,OpenCV已经有了。HOG特征提取的大致流程如下: 详细解读 第一...
HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法,是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法,对象局部的变形与光照影响有很好的稳定性,最初是用HOG特征来来识别人像,通过HOG特征提取+SVM训练,可以得到很好的效果,OpenCV已经有了。HOG特征...
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:...
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:...
1. HOG + SVM 进行行人检测 介绍: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...
首先我将简单阐述一下HOG和SVM的原理,当然重点主要是HOG对于SVM已经有很多的资料讲述的很清楚我觉得此处没有必要再详细讲解。 HOG特征提取原理 SVM简单原理概述 基于Python的HOG+SVM的行人识别 一、HOG特征提取原理 首先先讲一下HOG是什么和HOG特征提取的步骤吧。
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是法国研...