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...
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,OpenCV已经有了。HOG特征提取的大致流程如下: 详细解读 第一步...
1 内容介绍 为了满足人工智能在目标识别方法中的应用需求,需要具备对海量数据进行智能分类、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...
CvSVMParamsparams;params.svm_type =CvSVM::C_SVC;params.kernel_type =CvSVM::LINEAR;params.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER,1000, FLT_EPSILON);params.C =0.01; Mysvm svm; svm.train( sampleFeaturesMat, sampleLabelMat, NULL, NULL,params);//用SVM线性分类器训练svm.save(classifierSa...
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。 函数间隔y(wx+b):|wx+b|表示点x距离超平面的远近,wx+b的符号与...
在【模式识别】SVM实现人脸表情分类一文中,我曾使用Hog特征+SVM的方式实现表情分类,但对于Hog特征的原理并未做深入整理。此篇将结合scikit-image来简单分析Hog特征的原理和维度关系。因为没看过原论文,因此自己的理解可能会有偏差,如有错误,欢迎评论区指正。
本文主要讲如何通过HOG特征和SVM分类器实现部分交通标志的检测。由于能力有限,本文的检测思路很简单,主要是用来自己练习编程用,也顺便发布出来供需要的人参考。本项目完整的代码可以在我的github上下载:traffic-sign-detection。博客或代码中遇到的任何问题,欢迎指出,希望能相互学习。废话不多说了,下面就来一步步介绍我的...
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。
3.关于SVM。我的代码中的main()中有两种方法可以形成分类器。一种是自己训练的,一种是OPENCV库中的。我想说,库中的分类器诚然专业不容置疑,但是这个机器学习的问题是这样,根据不同的场景,正、负样本都会有很大的变化,尤其是负样本被环境的变化影响程度比较剧烈。因此或许库中的样本训练结果并不适合你所检测的地...
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。