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。 HOG特征的优势在于它对光照、尺度变化等因素的鲁棒性较强,能够有效地描述目标的形状和纹理...
OpenCV预训练SVM行人HOG特征分类器实现多尺度行人检测 HOG概述 HOG(HistogramofOriented 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,...
如此,变得到了一个分类器,利用该分类器,直接替换opencv中行人检测默认的那个分类器(cv::HOGDescriptor::setSVMDetector()),就可以利用你的训练样本训练出来的分类器进行行人检测了。 下面给出样本训练的参考代码: classMysvm:publicCvSVM{public:intget_alpha_count(){returnthis->sv_total;}intget_sv_dim(){re...
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究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主。 (1)主要...
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。
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...
二、SVM简单概述 SVM就是支持向量机,它在做线性二分类问题上有着很突出的性能优势,当然在其他方面也是一样,这也要配合于核函数,可以说核函数在机器学习里面十分的重要和强大。 SVM就是找到一个分界面把两类数据能够分离开来,然后使得两边最靠近的点的距离最大。
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。HOG特征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。 #2,代码和输入文件截图 SVM+HOG 我的输入文件格式: 得到的分类器xml文件和输入的数据文件TrainingData.txt是放在同一个文件夹下:...
SVM分类器 下面分别来详细阐述一下。 梯度计算 由于后面要进行归一化处理,因此在HOG中不需要像其他算法那样需要进行预处理,因此,第一步就成了梯度计算。为什么选择梯度特征?因为在目标边缘处灰度变化较大,因此,在边缘处灰度的梯度就较为明显,所以,梯度能够更好的表征目标的特征。 我们都知道在数学中计算梯度需要进行...