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...
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:
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: 详细步骤 第...
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)主要思...
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...
进行智能分类、识别、判读的能力.进一步挖掘了目标特性数据库数据,并将基于HOG+SVM的目标识别算法应用于红外目标识别过程中.选择采集到的汽车、直升机、飞机、舰船、无人机等目标,并结合HOG算子与SVM分类方法来实现目标检测与分类算法,从而实现了目标智能化分类研究,为后续目标特性的进一步分析以及导引头智能化算法设计...
支持向量机(SVM):以子图的HoG特征为输入,判断该子图中是否有物品 HoG特征 该系统的最大贡献为提出基于梯度的HoG(locally normalized Histogram of Oriented Gradient)特征,该特征的计算流程分为5步,分别如下所示: hog.png 归一化 归一化目的是去除光线的影响,gamma校正的公式如下所示: y(x,y) = I(x,y)^{ga...
其中,图中(a)表示所有训练图像集的平均梯度;(b)和©分别表示:图像中每一个区间上的最大最大正、负SVM权值;(d)表示一副测试图像;(e)计算完R-HOG后的测试图像;(f)和(g)分别表示被正、负SVM权值加权后的R-HOG图像。 3 算法描述 HOG特征提取方法:首先将图像分成小的连通区域,我们把它叫细胞单元。然后采...
具体做法是在不同尺度下对图像进行滑动窗口采样,计算每个窗口的HOG特征并使用SVM分类器进行分类。通过在不同尺度下进行检测,可以适应不同尺寸的行人,并提高检测的准确率。 为了进一步提高检测的准确率,我们可以采用部分重叠的滑动窗口策略。具体做法是,在相邻滑动窗口之间进行一定的重叠,以提高行人边界的检测准确性。
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...