百度文库 期刊文献 会议hog加svm行人检测原理HOG特征结合SVM行人检测原理是通过提取图像的局部特征,使用支持向量机分类器进行训练和分类,以实现对行人目标的检测和识别。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
opencv附带一个预训练的 HOG + 线性 SVM 模型,可用于在图像和视频流中执行行人检测 首先,使用cv2.HOGDescriptor()实例化HOG特征描述符类;然后再用cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()静态函数获取行人检测训练的分类器的系数x;再之后将系数x传入cv2.HOGDescriptor.setSVMDetector()函数,用于激活默认的SVM分类...
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...
HOG+SVM实现行人检测原理总结 一、HOG算法 HOG的一个详细的介绍:https://www.cnblogs.com/wyuzl/p/6792216.html fast-hog源码实现流程整理xmind HOG的核心思想是通过检测局部物体的梯度和边缘方向信息得到被检测物体的局部特征,HOG能较好的捕捉到局部形状信息,而且对几何以及光学的变化有很好的不变性。 缺点:在于不...
SVM分类器原理就是取超平面,令不同类别间的特征距离最大化从而实现分类效果[8]。如图3所示,分类间隔宽度越宽(即最大化),训练集的局部干扰所引起的影响越低。因此可以认为最后一种分类方式的泛化性能和通用性是最佳的。 图3 SVM分类器训练示意图 SVM的模型可以表述为 ...
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。
SVM: (Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。在行人检测中可以用作区分行人和非行人的分类器。 hog的使用:https://blog.csdn.net/zhazhiqiang/article/details/21047207 没有深究原理,大概知道要干嘛,以后懂原理再来补充吧
HOG+SVM工作流程: HOG+SVM工作流程图 2. HOG特征原理 2.1 图像预处理 预处理包括灰度化和Gamma变换。灰度处理是可选操作,方便计算梯度图。Gamma矫正是为了调节图像对比度,减少光照对图像的影响。 代码: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt ...
特征提取方法(一):HOG原理及OpenCV实现 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)于2005年提出,是一种常用的特征提取方法,HOG+SVM在行人检测中有着优异的效果。 HOG基本思想:在一幅图像中,梯度或边缘的方向密度分布能够很好地描述局部目标区域的特征,HOG正是利用这种思想,对梯度信息做出统计,并生成最后...