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:...
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: 详细解读 第一...
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:...
然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。 (三)Haar特征 1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征。 Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板...
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...
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
HOG+SVM的工作流程如下:首先对输入的图片进行预处理,然后计算像素点的梯度特特性,包括梯度幅值和梯度方向。然后投票统计形成梯度直方图,然后对blocks进行normalize,最后收集到HOG feature(其实是一行多维的vector)放到SVM里进行监督学习,从而实现行人的检测。
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。