缺点:在于不能处理关于遮挡的问题,对于物体方向改变或者人体姿势幅度过大的问题也没法解决,(后来用DPM中的可变形部件模型的方法,得到了解决) 其本身没有旋转不变性,旋转不变性实际上是通过采用不同的旋转方向的训练样本来实现的,其本身也不具有尺度不变性,这部分也是通过改变检测窗口图像的大小来实现的。 由于梯度性...
4.2. 支持向量机算法(SVM) 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)_v_JULY_v的博客-CSDN博客 4.3. opencv中的SVM opencv中集成了基于LIBSVM实现的SVM接口,便于直接进行调用。在opencv中训练完模型后,可将SVM模型保存为xml文件,可以在实时性应用中通过C++接口调用参数文件,进行实时推断。 SVM继承自StatModel和Algorit...
svm->setKernel(SVM::LINEAR); //采用线性核函,其他的sigmoid 和RBF 可自行设置,其值由0-5。 svm->setNu(0.5); svm->setP(0.1); // for EPSILON_SVR, epsilon in loss function? svm->setC(0.01); // From paper, soft classifier svm->setType(SVM::EPS_SVR); // C_SVC; // EPSILON_SVR...
svm.save("SVM_HOG.xml");//将训练好的SVM模型保存为xml文件DescriptorDim= svm.get_var_count();//特征向量的维数,即HOG描述子的维数cout<<"描述子维数:"<<DescriptorDim<<endl;intsupportVectorNum = svm.get_support_vector_count();//支持向量的个数cout<<"支持向量个数:"<<supportVectorNum<<endl;...
HOG+SVM的工作流程如下: image.png 首先对输入的图片进行预处理,然后计算像素点的梯度特性,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。
3.HOG特征的优缺点 HOG特征提取算法具有以下优点: (1)HOG特征能够有效地描述图像的局部纹理和结构特征,对光照变化、姿态变化和遮挡具有较好的鲁棒性。 (2)HOG特征适合于基于机器学习方法的行人检测,可以与支持向量机(SVM)等分类器结合使用。 (3)HOG特征的计算速度相对较快,适用于实时行人检测应用。 然而,HOG特征...
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HOGfeature（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。下面我们将对上述HOG的主要步骤进行学习。2.HOG特征的原理 ...
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。 2.2 HOG特征提取的方法 a. 灰度化; b. 采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化(归一化),目的是调节图像的对比度,降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响,同时...
归一化的块描述符叫做HOG描述子feature descriptor。将检测窗口中的所有块的HOG描述子组合成最终的特征向量。然后使用SVM分类器进行目标和非目标的二分类(检测)。...检测窗口在整个图像的所有位置和尺度进行扫描,并对输出的金字塔进行非极大值抑制来检测目标(检测窗口的